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基于组合优化神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割
基于组合优化神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割
作者:
张维亮
李楠
李波
田中笑
石宏
原文服务方:
计算机测量与控制
PNN神经网络
RBF神经网络
GA算法
D-S证据理论
图像分割
摘要:
采用PNN网络和RBF网络相融合的方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割,选取损伤图像80个像素点的RGB值和HSV值分别作为PNN网络和RBF网络的输入样本;针对PNN网络和RBF网络的不足,采用GA算法优化PNN网络和RBF网络的输入参数;考虑到叶片损伤图像采集过程中不确定因素对分割结果的影响,采用D-S证据理论将两种网络分割结果进行融合,进而得到最终的叶片损伤图像分割结果;在30组测试样本中正确识别组数为29,识别率高达96.67%,实践表明,该方法有效地克服了凭借单一识别网络和单一信息源进行叶片损伤图像分割的不足,实现了对叶片损伤图像的高效分割.
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文献信息
篇名
基于组合优化神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割
来源期刊
计算机测量与控制
学科
关键词
PNN神经网络
RBF神经网络
GA算法
D-S证据理论
图像分割
年,卷(期)
2014,(5)
所属期刊栏目
算法、设计与应用
研究方向
页码范围
1603-1605
页数
3页
分类号
V232.4
字数
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
石宏
沈阳航空航天大学航空航天工程学部
30
192
8.0
12.0
传播情况
被引次数趋势
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版权信息
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RBF神经网络
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D-S证据理论
图像分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
主办单位:
中国计算机自动测量与控制技术协会
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-4598
CN:
11-4762/TP
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区阜成路甲8号
邮发代号:
创刊时间:
1993-01-01
语种:
汉
出版文献量(篇)
0
总下载数(次)
0
总被引数(次)
0
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航空科学基金
英文译名:
官方网址:
http://www.chinaasfc.cn/file_show.asp?LanMuID=GZZD0100
项目类型:
面上项目
学科类型:
期刊文献
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