数字技术与应用
數字技術與應用
수자기술여응용
DIGITAL TECHNOLOGY AND APPLICATION
2010年
11期
95-95
,共1页
杨纪青%陈洪萍%周良金%王爱国
楊紀青%陳洪萍%週良金%王愛國
양기청%진홍평%주량금%왕애국
烟叶%自组织分类%SOM神经网络%nic-ts-rs-k-el含量分布
煙葉%自組織分類%SOM神經網絡%nic-ts-rs-k-el含量分佈
연협%자조직분류%SOM신경망락%nic-ts-rs-k-el함량분포
为实现烟叶nic-ts-rs-k-cl含量分布的白组织分类,用SOM神经网络技术,以山东中烟公司提供的129种烟叶为学习和测试样本,训练和检测神经网络对烟叶nic-ts-rs-k-el含量分布的自组织分类.实验显示:经过1000步的训练.SOM神经网络矩阵映射重复操作归类相同率,在剔除特异结果后达到80%以上.这一结果证实,利用SOM神经网络技术,可以对烟叶参数组合取值分布进行客观分类,为烟叶质量评级、属性预测、缺陷诊断、状态预测和种类识别提供依据.
為實現煙葉nic-ts-rs-k-cl含量分佈的白組織分類,用SOM神經網絡技術,以山東中煙公司提供的129種煙葉為學習和測試樣本,訓練和檢測神經網絡對煙葉nic-ts-rs-k-el含量分佈的自組織分類.實驗顯示:經過1000步的訓練.SOM神經網絡矩陣映射重複操作歸類相同率,在剔除特異結果後達到80%以上.這一結果證實,利用SOM神經網絡技術,可以對煙葉參數組閤取值分佈進行客觀分類,為煙葉質量評級、屬性預測、缺陷診斷、狀態預測和種類識彆提供依據.
위실현연협nic-ts-rs-k-cl함량분포적백조직분류,용SOM신경망락기술,이산동중연공사제공적129충연협위학습화측시양본,훈련화검측신경망락대연협nic-ts-rs-k-el함량분포적자조직분류.실험현시:경과1000보적훈련.SOM신경망락구진영사중복조작귀류상동솔,재척제특이결과후체도80%이상.저일결과증실,이용SOM신경망락기술,가이대연협삼수조합취치분포진행객관분류,위연협질량평급、속성예측、결함진단、상태예측화충류식별제공의거.
