计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2013年
6期
100-103,107
,共5页
织物起球%纹理%灰度共生矩阵%SOM神经网络
織物起毬%紋理%灰度共生矩陣%SOM神經網絡
직물기구%문리%회도공생구진%SOM신경망락
fabric pilling%texture%GLCM%SOM neural network
提出一种基于自组织映射算法的神经网络,用于织物起球的等级评定.起球织物都包含有重要的纹理信息,首先创建起球图像的灰度共生矩阵,从这些矩阵中提取特征向量,再以这些特征值作为网络的输入信息,建立SOM神经网络对图像的特征值进行训练、分类,也就是将不同等级的起球图像进行分类.本文详细介绍SOM网络的基本原理与学习算法,以及共生矩阵的计算,最后提取7种起球特征参数进行实验,结果表明该方法有效可行.
提齣一種基于自組織映射算法的神經網絡,用于織物起毬的等級評定.起毬織物都包含有重要的紋理信息,首先創建起毬圖像的灰度共生矩陣,從這些矩陣中提取特徵嚮量,再以這些特徵值作為網絡的輸入信息,建立SOM神經網絡對圖像的特徵值進行訓練、分類,也就是將不同等級的起毬圖像進行分類.本文詳細介紹SOM網絡的基本原理與學習算法,以及共生矩陣的計算,最後提取7種起毬特徵參數進行實驗,結果錶明該方法有效可行.
제출일충기우자조직영사산법적신경망락,용우직물기구적등급평정.기구직물도포함유중요적문리신식,수선창건기구도상적회도공생구진,종저사구진중제취특정향량,재이저사특정치작위망락적수입신식,건립SOM신경망락대도상적특정치진행훈련、분류,야취시장불동등급적기구도상진행분류.본문상세개소SOM망락적기본원리여학습산법,이급공생구진적계산,최후제취7충기구특정삼수진행실험,결과표명해방법유효가행.
