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基于联想竞争神经网络的静态织物疵点识别研究

Research about the Fabrics Defect Detection Based on the Associative Competition Neural Network
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摘要 在竞争神经网络的模型基础上,提出了一种新的联想竞争神经网络模型,并利用新的网络模型对织物疵点进行检测。实验结果表明,基于联想记忆的竞争神经网络模型算法,具有较快的收敛速度并有较好的识别效果。 A new competitive neural networks pattern building on associating arithmetic is introduced. In order to validate the new network arithmetic, several fabrics are chosen with detects to scan images, and recognize them. The system has efficiently decreased, Associating competitive neural networks has the faster constringency speed and better result of identity.
作者 张娜 包晓安
出处 《浙江理工大学学报(自然科学版)》 2006年第2期146-149,共4页 Journal of Zhejiang Sci-Tech University(Natural Sciences)
基金 浙江省教育厅资助项目(20050802)
关键词 竞争神经网络 织物疵点 联想神经网络模型 检测 Competition neural network Fabric defect Associative neural networks Detection
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二级参考文献19

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