基于改进的粒子群算法优化开关神经网络的木材表面缺陷识别

编号 zgly0000799372

文献类型 期刊论文

文献题名 基于改进的粒子群算法优化开关神经网络的木材表面缺陷识别

学科分类 220.5540;木材学

作者 季伟东  王克奇  张建飞  马宁 

作者单位 东北林业大学 

母体文献 东北林业大学学报 

年卷期 2012(12)

页码 99-102

年份 2012 

分类号 S781.5 

关键词 粒子群  BP神经网络  木材缺陷 

文摘内容 提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO), 由混沌序列产生初始种群, 采用克隆选择变异算子避免算法过早收敛于一个平衡点。用改进后的粒子群算法训练开关神经网络, 将其用于木材表面缺陷识别。结果表明在较劣峋网络节点连接数县的情况下, 蒌得了较高的识别率及良好的网络泛化性能。