【摘 要】
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为了提高BP神经网络识别的准确率,提出了一种新型的模式识别技术,即模糊神经网络技术(FBP)。重点阐述了将模糊控制与BP神经网络两者有效结合的方法,构建了基于模糊神经网络的模式识别分类器,并以飞机蒙皮缺陷检测为例进行实验。实验结果表明:基于模糊神经网络的飞机蒙皮缺陷检测识别率达到了93.5%,训练次数下降到526次,分类精度和实时性都有了很大提高,从而为飞机蒙皮缺陷识别指出了新的研究方向。
【基金项目】
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2021年度院级课题资助项目(JATC21010209)。
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为了提高BP神经网络识别的准确率,提出了一种新型的模式识别技术,即模糊神经网络技术(FBP)。重点阐述了将模糊控制与BP神经网络两者有效结合的方法,构建了基于模糊神经网络的模式识别分类器,并以飞机蒙皮缺陷检测为例进行实验。实验结果表明:基于模糊神经网络的飞机蒙皮缺陷检测识别率达到了93.5%,训练次数下降到526次,分类精度和实时性都有了很大提高,从而为飞机蒙皮缺陷识别指出了新的研究方向。
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