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基于BP神经网络的计量器具信息编码识别
被引量:
1
1
作者
董华
杨世元
+1 位作者
苏海涛
窦仁鹏
《制造技术与机床》
CSCD
北大核心
2007年第6期113-117,共5页
根据国家工作计量器具命名与分类代码规范,结合企业实际,选用5层信息混合字符编码方法,形成丰富的质量信息载体;采用CCD传感器接收图像信息、BP神经网络识别的方法,实现计量器具信息自动与人工双重识别功能;结合具体案例进行训练与测试...
根据国家工作计量器具命名与分类代码规范,结合企业实际,选用5层信息混合字符编码方法,形成丰富的质量信息载体;采用CCD传感器接收图像信息、BP神经网络识别的方法,实现计量器具信息自动与人工双重识别功能;结合具体案例进行训练与测试,获得较好的识别精度。
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关键词
计量器具
信息编码
质量信息
BP神经网络
图像识别
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题名
基于BP神经网络的计量器具信息编码识别
被引量:
1
1
作者
董华
杨世元
苏海涛
窦仁鹏
机构
合肥工业大学
江淮汽车股份有限公司质管部
出处
《制造技术与机床》
CSCD
北大核心
2007年第6期113-117,共5页
基金
国家自然科学基金资助(批准号:70272032)
文摘
根据国家工作计量器具命名与分类代码规范,结合企业实际,选用5层信息混合字符编码方法,形成丰富的质量信息载体;采用CCD传感器接收图像信息、BP神经网络识别的方法,实现计量器具信息自动与人工双重识别功能;结合具体案例进行训练与测试,获得较好的识别精度。
关键词
计量器具
信息编码
质量信息
BP神经网络
图像识别
Keywords
Measuring Instrument
Information Code
Quality Information
BP Neural Network
Image Recognition
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的计量器具信息编码识别
董华
杨世元
苏海涛
窦仁鹏
《制造技术与机床》
CSCD
北大核心
2007
1
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