基于特征矩阵和神经网络的铝型材整体壁板外形识别
100 积分
50
评分
4.5 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 410KB
- 页数 4P
- 阅读 85
- 下载 26
针对铝型材整体壁板的外形特征和设计要求 ,提取出 9种典型壁板并构建出对应的壁板特征矩阵和目标矩阵。采用神经网络分别对带与不带噪声的整体壁板特征识别进行了研究、训练和测试 ,测试结果显示 ,采用矩阵构造的神经网络对壁板特征识别继承了神经网络的优点 ,可扩充性好 ,解决了整体壁板挤压模具 CAD专家系统关于特征识别的前处理瓶颈问题
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于特征矩阵和神经网络的铝型材整体壁板外形识别 410KB
基于神经网络的建筑结构损伤识别方法 1.1MB
神经网络在结构损伤识别中的应用研究 176KB
基于PCA和BP神经网络的住宅特征价格模型研究 996KB
钢板无损检测中基于模糊神经网络的参数识别 520KB
人工神经网络在砂土液化识别中的应用 1.2MB
基于BP神经网络的钢丝绳断丝模式识别 739KB
基于神经网络算法的汽车牌照自动识别系统设计 384KB
基于神经网络理论的砂土液化的判别 190KB
基于神经网络的铝型材氧化单产能耗计算方法 204KB