神经网络分类器的特征提取和优选

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结合木质胶合体缺疵质检过程,论述了用类内方差、类间方差,特征相关度三个目标函数综合测度图像特征差异的技术方法,从而实现了对神经网络输入层神经元的优选,降低了网络规模,提高了分类性能. Combining with the quality inspection process of woody glue defects, the paper discusses the technical methods of comprehensively measuring the differences of image features by using three objective functions such as intra-class variance, inter-class variance and feature correlation, so as to realize the optimization of input neurons in neural network, Reduce network size and improve classification performance.
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