基于PNN神经网络的凿岩台车电液控制系统故障诊断研究 被引量：1

1

作者 牛帅亭 徐巧玉 张正 《自动化与仪表》 2024年第4期31-36,共6页

针对凿岩台车电液控制系统故障诊断效率低的问题,该文提出一种结合故障树分析法和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的故障诊断方法。首先,基于电液控制系统的结构和工作原理构建其故障树模型;然后通过对故障树模型进行... 针对凿岩台车电液控制系统故障诊断效率低的问题,该文提出一种结合故障树分析法和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的故障诊断方法。首先,基于电液控制系统的结构和工作原理构建其故障树模型;然后通过对故障树模型进行定性分析,确定其最小割集和典型故障种类,以选取的典型故障种类的关键参数构建故障征兆矩阵,通过PNN神经网络对该矩阵进行训练和计算,实现对系统典型故障状态的自动识别。实验结果表明,该文方法的平均诊断时间为1.2 s,平均诊断准确率为80%,能够快速准确地定位系统故障,可满足凿岩台车电液控制系统故障诊断的工程实际需求。 展开更多

关键词 凿岩台车 电液控制系统 故障树 pnn神经网络算法 故障诊断

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基于PNN算法的5G道路高精准定位方法研究及应用 被引量：1

2

作者 杨飞虎 刘贤松 石旭荣 《邮电设计技术》 2024年第6期51-57,共7页

5G网络覆盖是运营商保持竞争力的首要条件,如何快速掌握真实用户的覆盖情况、体验感知及位置尤为重要。利用O域MR、工参及DT路测数据,通过PNN算法构建5G道路高精准定位能力,将室外道路平均定位误差提升至50 m左右,为实现5G道路免测试功... 5G网络覆盖是运营商保持竞争力的首要条件,如何快速掌握真实用户的覆盖情况、体验感知及位置尤为重要。利用O域MR、工参及DT路测数据,通过PNN算法构建5G道路高精准定位能力,将室外道路平均定位误差提升至50 m左右,为实现5G道路免测试功能奠定了基础。 展开更多

关键词 5G pnn 道路 高精准定位

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利用PNN算法改进初始码书的GLA算法 被引量：2

3

作者 吴婷婷 曾毓敏 李平 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2007年第2期242-244,共3页

针对改进广义Lloyd算法(GLA)对初始码书的敏感性,提出用成对最近邻(PNN)算法训练码书作为GLA算法的初始码书,再由GLA算法产生最终码书。PNN算法得到的码书作为GLA算法的初始码书,其码字能在整个输入矢量空间中很好地散开,尽可能地占据... 针对改进广义Lloyd算法(GLA)对初始码书的敏感性,提出用成对最近邻(PNN)算法训练码书作为GLA算法的初始码书,再由GLA算法产生最终码书。PNN算法得到的码书作为GLA算法的初始码书,其码字能在整个输入矢量空间中很好地散开,尽可能地占据输入概率密度较大区域,提高最后码书的质量。仿真实验中,利用正态分布的随机数训练码书,恢复一段正态分布的随机数,采用Mahalanobis失真测度评价恢复数据的失真度。仿真结果表明,改进算法降低了GLA算法对初始码书的敏感性,提高了最终训练码书的质量,降低了恢复数据的失真。 展开更多

关键词 矢量量化 GLA算法 成对最近邻算法 初始码书

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基于PNN的机载设备故障预测 被引量：2

4

作者 荆献勇 肖明清 +1 位作者 胡雷刚 李伟 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第12期2382-2384,2425,共4页

故障预测是PHM体系的重要特征,提出基于过程神经网络(PNN)对机载设备进行故障预测;首先建立了基于PNN的多步预测模型,推导了模型在函数正交基展开形式下的计算公式;基于正交基函数展开和矢量矩免疫算法训练PNN,推导出了适用于进化算法... 故障预测是PHM体系的重要特征,提出基于过程神经网络(PNN)对机载设备进行故障预测;首先建立了基于PNN的多步预测模型,推导了模型在函数正交基展开形式下的计算公式;基于正交基函数展开和矢量矩免疫算法训练PNN,推导出了适用于进化算法的优化问题模型;以设备转换部件Out2信号的全寿命故障规律为例进行了故障预测,基于MATLAB进行了仿真,结果表明,基于PNN进行故障预测精度较高,是一种有效的方法。 展开更多

关键词 故障预测 过程神经网络(pnn) 免疫算法(IA)

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基于遗传PNN网络的组合导航故障诊断研究 被引量：24

5

作者 连远锋 李国和 +1 位作者 吴发林 赵剡 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期120-126,共7页

针对INS/GPS组合导航系统观测信息无冗余且观测信息可能存在故障的情形,提出一种基于状态χ2检验与自适应概率神经网络(APNN)相结合的组合导航故障诊断方法。该方法通过监测组合导航系统状态分量,提取故障的特征值并利用AP-NN确定故障... 针对INS/GPS组合导航系统观测信息无冗余且观测信息可能存在故障的情形,提出一种基于状态χ2检验与自适应概率神经网络(APNN)相结合的组合导航故障诊断方法。该方法通过监测组合导航系统状态分量,提取故障的特征值并利用AP-NN确定故障的类别,从而实现故障的定位与隔离。APNN采用高斯函数作为激励函数,通过遗传算法获得模式层矢量最佳数目及匹配的平滑因子参数集,使每个神经元传递函数具有不同的平滑参数,提高了网络的泛化能力以及诊断精度。数值仿真结果表明,该算法能够有效地识别出INS/GPS组合导航系统的故障,确保了系统的安全性和可靠性。 展开更多

关键词 组合导航 概率神经网络 平滑因子 故障诊断 遗传算法

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IEA-PNN模型在水质预测中的应用 被引量：5

6

作者 陈媛 胡恒 王文圣 《水电能源科学》 北大核心 2010年第5期22-25,共4页

采用免疫进化算法(IEA)对概率神经网络(PNN)模型参数进行优化,并应用于水质预测中。以黄河小浪底至花园口段为例,使用该模型预测水体中的COD和NH3-N浓度。预测结果表明,IEA-PNN模型应用于水质预测切实可行,能同时实现分类预测和定量预测... 采用免疫进化算法(IEA)对概率神经网络(PNN)模型参数进行优化,并应用于水质预测中。以黄河小浪底至花园口段为例,使用该模型预测水体中的COD和NH3-N浓度。预测结果表明,IEA-PNN模型应用于水质预测切实可行,能同时实现分类预测和定量预测,且预测精度较高。 展开更多

关键词 概率神经网络模型 免疫进化算法 水质 定量预测

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基于IEA-PNN的边坡岩体稳定性预测研究 被引量：2

7

作者 熊建秋 李祚泳 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第A01期4924-4928,共5页

概率神经网络是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络，该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型，以高斯函数作为激励函数，具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。阐述了概率神经网络的基本结构及其训练算法... 概率神经网络是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络，该方法采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型，以高斯函数作为激励函数，具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。阐述了概率神经网络的基本结构及其训练算法，提出了基于概率神经网络的边坡岩体稳定性预测方法，并采用一种新的有效随机全局优化技术——免疫进化算法对高斯型函数的标准偏差进行了参数优化。介绍了免疫进化算法的设计思想和特点，并成功地实现了此模型在边坡岩体稳定性预测中的应用，实例预测结果与边坡稳定性实际状态完全一致。理论分析和实例结果验证了基于免疫进化算法的边坡岩体稳定性预测方法切实可行，且具有需要学习样本少、预测精度高、非线性动态数据处理能力强等优点，为边坡稳定性预测提供了一条新的途径。 展开更多

关键词 岩土力学 边坡岩体稳定性 预测 概率神经网络 免疫进化算法

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基于PNN神经网络的EEG信号分类方法研究 被引量：1

8

作者 贾花萍 《河南科学》 2011年第7期846-849,共4页

主要对不同思维脑电信号运用时域回归方法进行预处理,然后用AR模型提取特征,最后应用PNN算法对AR系数特征进行分类.实验表明,此方法可以达到很好的分类效果.

关键词 EEG信号 AR参数 特征提取 pnn算法

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基于遗传PNN神经网络的真空阀自动调试系统 被引量：1

9

作者 严保康 周凤星 张伟 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2015年第1期60-64,共5页

针对真空阀检测中可能出现的故障情形及相应的调试方法,提出一种基于遗传PNN神经网络的真空阀自动调试系统。将不同占空比电源驱动下出气口的压力作为故障特征值,并利用PNN网络进行故障分类,结合机械手臂进行相应的调试,从而实现故障自... 针对真空阀检测中可能出现的故障情形及相应的调试方法,提出一种基于遗传PNN神经网络的真空阀自动调试系统。将不同占空比电源驱动下出气口的压力作为故障特征值,并利用PNN网络进行故障分类,结合机械手臂进行相应的调试,从而实现故障自动检测与调试。在样本数有限的情况下,PNN神经网络通过遗传算法获得模式层最佳节点数目及相应的平滑参数,降低了网络的冗余度并提高了网络的精度,再将通过PNN分类并调试成功的数据加入到样本集中重新训练网络,直到网络精度增长率达到一定范围,使得网络的精度和模式层节点数达到最优值。测试结果表明,该方法能够有效的对真空阀进行故障分类与调试,能大幅提高检测的自动化程度和精度。 展开更多

关键词 真空阀 pnn神经网络 故障分类 自动调试 遗传算法

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基于IPSO-PNN的电动汽车故障诊断 被引量：7

10

作者 孔慧芳 贾善坤 张晓雪 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2021年第1期130-135,共6页

为了提高电动汽车故障诊断的准确性,提出了一种基于改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的电动汽车故障诊断方法,即基于IPSO-PNN的电动汽车故障诊断方法。首... 为了提高电动汽车故障诊断的准确性,提出了一种基于改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的电动汽车故障诊断方法,即基于IPSO-PNN的电动汽车故障诊断方法。首先,研究了基于PNN的电动汽车故障诊断模型,分析了PNN的平滑因子对该模型诊断准确率的影响;其次,在粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法中引入频率粒子群和采用动态惯性权重,改善PSO算法的全局和局部寻优能力,利用IPSO算法优化基于PNN的电动汽车故障诊断模型的平滑因子,以改善模型的分类能力;最后进行仿真与分析。仿真结果表明:相较于基于PSO-PNN的电动汽车故障诊断方法,基于IPSO-PNN的电动汽车故障诊断方法具有更高的诊断准确率和诊断速度。 展开更多

关键词 电动汽车 故障诊断 粒子群算法 概率神经网络

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基于COP与改进PNN的除湿机故障诊断研究 被引量：2

11

作者 黄志刚 刘浩 +1 位作者 刘顺波 杨治国 《制冷与空调（四川）》 2010年第5期66-69,共4页

COP作为制冷系统中的重要性能参数,直接反映制冷系统的效率及运行情况。基于制冷系统的这一特点,以除湿机为例,建立了基于除湿机COP的改进PNN故障诊断模型,通过监测COP的实测值超出正常设定范围判断系统存在故障,进而对系统故障进行识别... COP作为制冷系统中的重要性能参数,直接反映制冷系统的效率及运行情况。基于制冷系统的这一特点,以除湿机为例,建立了基于除湿机COP的改进PNN故障诊断模型,通过监测COP的实测值超出正常设定范围判断系统存在故障,进而对系统故障进行识别,诊断故障发生的具体原因。实例表明,该方法用于除湿机的故障诊断切实可行。 展开更多

关键词 概率神经网络 性能系数 遗传算法 故障诊断 除湿机

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基于BAS优化PNN网络的电机轴承故障诊断方法 被引量：6

12

作者 刘霞 王鑫宇 +1 位作者 路敬祎 李其浩 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2021年第4期439-444,共6页

针对电机轴承故障识别准确率不高问题,提出了一种天牛须搜索算法(BAS:Beetle Antennae Search)与概率神经网络(PNN:Probabilistic Neural Network)相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法结合LLE(Locally Linear Embedding)算法得到振动... 针对电机轴承故障识别准确率不高问题,提出了一种天牛须搜索算法(BAS:Beetle Antennae Search)与概率神经网络(PNN:Probabilistic Neural Network)相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法结合LLE(Locally Linear Embedding)算法得到振动信号的敏感特征,保证振动信号的可靠性和敏感性。并采用天牛须搜索算法对PNN网络中的平滑参数进行寻优,避免主观经验选取参数对诊断结果的影响。通过实验验证了该方法的有效性,可实现故障类型准确判别。 展开更多

关键词 电机轴承 故障诊断 天牛须搜索算法 概率神经网络 局部线性嵌入

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基于IWOA-PNN模型的管道焊缝腐蚀剩余强度预测 被引量：7

13

作者 骆正山 肖雨 王小完 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期435-441,共7页

针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先,通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优... 针对管道焊缝腐蚀问题构建基于改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA)的概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)剩余强度预测模型。首先,通过种群初始化、非线性收敛因子和惯性权重因子提高鲸鱼优化算法的寻优速度和精度;然后,利用IWOA算法优化PNN的光滑因子,构建IWOA-PNN预测模型;最后,以水压爆破试验数据为基础,使用MATLAB软件进行仿真试验,并与另外2个模型进行对比分析。结果表明:IWOA-PNN模型的ERMS为0.633 1,EAR为2.19%,R^(2)为0.954 6,均优于PNN和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)-PNN模型;IWOA-PNN模型与传统模型相比误差更小,能够更为准确地预测焊缝腐蚀后剩余强度,为管道的维修和更换提供参考。 展开更多

关键词 安全工程 管道腐蚀 焊缝 剩余强度 改进鲸鱼优化算法(IWOA) 概率神经网络(pnn)

原文传递

用混合遗传算法实现对PNN网络的快速训练

14

作者 吕金华 江汉红 《船海工程》 北大核心 2006年第5期93-95,共3页

结合遗传算法与BP算法形成一种混合遗传算法,考虑船舶运动特点选取合适的适应度函数,实现了对船舶操舵系统中的PNN网络进行快速训练,并对其策略问题进行了分析。

关键词 pnn网络 遗传算法 混合遗传算法

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PNN测井清污混注水淹层剩余油饱和度计算方法 被引量：6

15

作者 朱学娟 单沙沙 +1 位作者 殷梓原 孔雪 《物探与化探》 CAS 北大核心 2021年第3期679-685,共7页

过套管脉冲中子—中子(PNN)测井技术通过测量未被地层俘获的热中子数量来识别流体性质,解决了水淹层电性测井响应不明显以及中子寿命测井受伽马本底影响的问题。本文引入自适应遗传算法,通过选择、交叉、变异概率的设定以及在标准层中... 过套管脉冲中子—中子(PNN)测井技术通过测量未被地层俘获的热中子数量来识别流体性质,解决了水淹层电性测井响应不明显以及中子寿命测井受伽马本底影响的问题。本文引入自适应遗传算法,通过选择、交叉、变异概率的设定以及在标准层中选取初始种群的方法,有效消除了多种非地质因素的影响,得到解释参数最优解;针对研究区块清污混注导致混合地层水矿化度变化大的特点,提出变参数PNN解释方法,分小层计算混合地层水宏观俘获截面,达到准确识别水淹层、大幅度提高剩余油饱和度计算精度的效果。 展开更多

关键词 pnn测井 水淹层 剩余油饱和度 自适应遗传算法

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基于BAPSO-PNN神经网络算法的空气质量评价研究 被引量：6

16

作者 葛考 时贝贝 +1 位作者 徐康耀 赵建强 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第S1期676-681,共6页

针对空气质量级别的影响因子较多,存在实时性、非线性和随机变化的特点,提出一种基于频率粒子群优化概率神经网络的算法(BAPSO-PNN)来对空气质量状况进行评价。文章利用改进粒子群算法能够有效调节全局和局部搜索平衡性的优点,对PNN网... 针对空气质量级别的影响因子较多,存在实时性、非线性和随机变化的特点,提出一种基于频率粒子群优化概率神经网络的算法(BAPSO-PNN)来对空气质量状况进行评价。文章利用改进粒子群算法能够有效调节全局和局部搜索平衡性的优点,对PNN网络中的spread参数进行优化,从而建立BAPSO-PNN算法,并从数据分析的角度来对空气质量状况进行评价,最后与经典算法PSO-PNN的仿真结果进行对比。结果表明,BAPSO-PNN算法具有较高的评价精度、运算和收敛速度,具有较高的实际应用价值。 展开更多

关键词 空气质量状况 BAPSO-pnn算法 光滑因子 数据分析

原文传递

基于PNN的退化交通标志图像的识别算法研究 被引量：10

17

作者 李伦波 马广富 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1703-1707,共5页

为了识别退化的交通标志图像,该文采用一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,... 为了识别退化的交通标志图像,该文采用一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法。在深入分析PNN与K-means聚类算法的基础上,提出采用全局K-均值算法优化设计概率神经网络分类器,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。 展开更多

关键词 模式识别 概率神经网络 交通标志 模糊-仿射联合不变矩 全局K-均值算法

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基于(SAGA-FCM)-PNN的交通状态判别方法研究 被引量：6

18

作者 常丽君 郑黎黎 杨帆 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2019年第2期120-127,共8页

为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法。针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算... 为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法。针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PNN算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析。结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性。 展开更多

关键词 交通状态判别 遗传算法 模拟退火算法 FCM算法 pnn模型

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基于GRNN和PNN的西部青年女性乳房形态识别 被引量：4

19

作者 毛倩 周捷 王琪 《西安工程大学学报》 CAS 2020年第4期7-13,共7页

为提高乳房形态的识别精度,采用密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)对西部地区108位19~27岁青年女性的乳房形态进行聚类分析,再运用广义回归神经网络(GRNN)和概率神经网络(PNN)算法识别乳... 为提高乳房形态的识别精度,采用密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)对西部地区108位19~27岁青年女性的乳房形态进行聚类分析,再运用广义回归神经网络(GRNN)和概率神经网络(PNN)算法识别乳房形态。结果表明:西部青年女性乳房形态可分为标准型、丰满型、扁瘦型、高挺型4种;标准型样本占比最大,丰满型的样本则偏少;乳平围对乳房识别意义重大;GRNN及PNN算法对乳房的识别精确率均较高,分别为88.89%和100%,但PNN模型整体优于GRNN模型。 展开更多

关键词 乳房特征 乳房识别 GRNN算法 pnn算法 内衣 文胸

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一种基于PNN的点阵喷码字符识别方法 被引量：3

20

作者 马玲 罗晓曙 蒋品群 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期32-41,共10页

在点阵喷码字符智能识别问题的研究中,由于点阵喷码字符是喷印在背景复杂且含有其他标准字符的产品外包装上,且点阵喷码字符的字体大小、喷墨量及光照影响的变化,使得准确定位和识别点阵喷码字符均有一定的难度。本文针对上述难点提出... 在点阵喷码字符智能识别问题的研究中,由于点阵喷码字符是喷印在背景复杂且含有其他标准字符的产品外包装上,且点阵喷码字符的字体大小、喷墨量及光照影响的变化,使得准确定位和识别点阵喷码字符均有一定的难度。本文针对上述难点提出基于概率神经网络(PNN)的点阵喷码字符识别方法。首先,将原始图像转换成灰度图像并进行高斯滤波预处理。然后,利用改进的FAST角点检测算法快速定位喷码字符。在特征提取环节,本文提取待识别点阵喷码字符的HOG特征和网格特征,并将这2种特征进行联合。最后,将联合后的字符特征输入到PNN,建立分类模型,利用训练好的分类模型识别出点阵喷码字符。实验结果表明:本文提出的点阵喷码字符定位方法准确率高、速度快,且采用PNN建立的分类模型对受光照影响、字体不一的点阵喷码字符具有一定的适应性,识别准确率为97.1%,可满足工业中点阵喷码字符识别的应用场合。 展开更多

关键词 FAST角点检测算法 概率神经网络(pnn) 喷码字符识别 字符定位 特征提取

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