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基于二叉树型分层BP模型的板形模式识别

Flatness pattern recognition based on a binary tree hierarchical BP model

作     者:赵小燕 张朝晖 蓝金辉 ZHAO Xiao-yan;ZHANG Zhao-hui;LAN Jin-hui

作者机构:北京科技大学信息工程学院北京100083 

出 版 物:《北京科技大学学报》 (Journal of University of Science and Technology Beijing)

年 卷 期:2009年第31卷第2期

页      面:261-265,271页

学科分类:12[管理学] 080503[工学-材料加工工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程(可授工学、理学学位)] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主  题:板形 模式识别 二叉树 分层 模式分解 鲁棒性 

摘      要:针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度.

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