本文主要研究内容
作者栗芝,穆向阳（2019）在《基于独立成分分析的焊缝缺陷识别》一文中研究指出：针对焊缝缺陷图像分类识别问题,提出一种基于独立成分分析(ICA)的分类识别的优化算法。焊缝特征提取是焊缝缺陷识别的关键技术,首先介绍焊缝缺陷图像的预处理过程、独立成分分析算法原理,最后对数据库焊缝缺陷图像采用支持向量机进行分类识别。实验证明,独立成分分析(ICA)算法能很好地提高焊缝缺陷分类识别率。
Abstract
zhen dui han feng que xian tu xiang fen lei shi bie wen ti ,di chu yi chong ji yu du li cheng fen fen xi (ICA)de fen lei shi bie de you hua suan fa 。han feng te zheng di qu shi han feng que xian shi bie de guan jian ji shu ,shou xian jie shao han feng que xian tu xiang de yu chu li guo cheng 、du li cheng fen fen xi suan fa yuan li ,zui hou dui shu ju ku han feng que xian tu xiang cai yong zhi chi xiang liang ji jin hang fen lei shi bie 。shi yan zheng ming ,du li cheng fen fen xi (ICA)suan fa neng hen hao de di gao han feng que xian fen lei shi bie lv 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自现代计算机的栗芝,穆向阳，发表于刊物现代计算机2019年13期论文，是一篇关于焊缝图像论文,独立成分分析论文,现代计算机2019年13期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自现代计算机2019年13期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：焊缝图像论文; 独立成分分析论文; 现代计算机2019年13期论文;