基于GA-BP神经网络异纤分拣机检测参数优化

• 作者: 岳新 杜玉红 蔡文超
• 来源期刊: 棉纺织技术
• 学科: 工学
• 关键词: 异纤 异纤分拣机 遗传算法 BP神经网络 图像处理系统 异纤检出率
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数字化技术
• 页码范围: 34-39
• 页数: 6页
• 分类号: TS103.2
• 字数: 3835字
• 语种: 中文

摘要

探讨基于遗传算法(GA)优化BP神经网络预测模型、提高异纤分拣机检出率的方法.针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点,建立基于GA-BP神经网络的异纤分拣机检测参数预测模型,对改进前后的预测和检出结果进行对比分析.结果表明:GA-BP神经网络在准确输出预测值的同时,收敛速度也比传统BP神经网络预测模型快;且GA-BP神经网络比传统BP神经网络的实际检出率高出5％.认为:基于GA-BP神经网络的算法具有更高的准确性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜玉红		50	200	8.0	12.0
2	蔡文超		5	12	3.0	3.0
3	岳新		1	0	0.0	0.0