基于组合优化神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wolaixunbao

【摘要】

：

采用PNN网络和RBF网络相融合的方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割,选取损伤图像80个像素点的RGB值和HSV值分别作为PNN网络和RBF网络的输入样本;针对PNN网络和RBF网络的不足,采用GA算法优化PNN网络和RBF网络的输入参数;考虑到叶片损伤图像采集过程中不确定因素对分割结果的影响,采用D-S证据理论将两种网络分割结果进行融合,进而得到最终的叶片损伤图像分割结果;在30组测试样本中正

【作者】

：

石宏张维亮田中笑李楠李波

【机构】

：

沈阳航空航天大学航空航天工程学部,93057部队

【出处】

：

计算机测量与控制

【发表日期】

：

2014年05期

【关键词】

：

PNN神经网络 RBF神经网络 GA算法 D-S证据理论图像分割 PNN neural networks RBF neural networks gene

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