基于粗糙集神经网络的自动视觉检测系统及其应用

摘要：

本文提出了基于粗糙集的神经网络自动视觉检测方法,引入了一种去除冗余的或无效输入属性的粗糙集方法,使输入特征减少了5个,特征简化后的神经网络学习训练时间明显地减少,分类准确率提高了3.71％.对于其它领域的大量样本数据的信息简化和模式识别问题,粗糙集神经网络自动视觉检测技术也提供了一条有效途径.

关键词： 自动视觉检测 粗糙集 神经网络

作者: 李孟歆 吴成东 夏兴华 YONG Yue

作者单位: 沈阳建筑工程学院(沈阳) 英国Luton大学

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届中国Rough集与软计算机学术研讨会

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 201-202

在线出版日期: 2003-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）