基于BP人工神经网络的云制造系统图像资源智能识别研究

发布时间：2017-07-01 13:07

  本文关键词：基于BP人工神经网络的云制造系统图像资源智能识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：信息化在制造业中的应用不断深入和延伸，对制造业的发展起到了举足轻重的作用，随着制造业向着高效率、高利用率和低碳环保方向发展，对制造业信息化的应用模式也提出了更高的要求，迫切需要建立一个可有效整合各类资源的网络平台来为分散的终端用户提供按需分配的及时有效的服务，，本文提出将BP人工神经网络智能算法应用于云制造系统平台中的图像资源过滤分类环节，来降低系统冗余性并提高服务效率。 论文主要围绕云制造这一网络化制造模式下的新应用主题展开，研究内容主要包含以下几方面内容： (1)对云制造概念的提出、发展、意义及应用做出总结，并对云制造系统平台的架构与搭建相关技术和运营模式进行分析； (2)为了实现云制造系统平台可更加有效的将分散资源自动集中汇聚，将BP人工神经网络智能算法应用于云制造系统平台中，为后续实现平台资源可自组性的自动扩充做准备； (3)对云制造系统平台中的图像类资源的特征表述、提取和识别方法进行研究； (4)以几类机械零件图像智能识别分类为例进行试验，建立三层BP人工神经网络，对样本图像进行颜色特征与几何特征提取，将提取的特征组成学习向量让人工神经网络来学习，用学习后的网络来进行测试，改变网络的参数对结果进行比较分析，来验证智能算法对云制造系统平台中的图像类资源自动识别、分类的想法的可行性； (5)将理想的神经网络程序封装为GUI程序，然后利用Matlab Compiler编译器打包成应用程序发布，使其可脱离Matlab软件环境运行； (6)利用Javascript脚本语言，将应用程序嵌入到B/S模式平台的网页中，实现在服务器端网页调用应用程序。
【关键词】：云制造 BP人工神经网络 图像 智能识别
【学位授予单位】：内蒙古科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.41;TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 引言8-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 课题研究方向9-10
• 1.2 相关模式发展进程10-12
• 1.3 研究情况与发展动态12-14
• 1.4 课题研究意义14-16
• 2 云制造16-25
• 2.1 云制造概念的提出16-17
• 2.2 云制造概念的定义17
• 2.3 云制造的特点17-19
• 2.4 云制造系统平台架构19-20
• 2.5 云制造系统平台运营模式20-22
• 2.6 云制造应用22-25
• 3 数字图像的特征提取与识别25-38
• 3.1 数字图像的表示25-26
• 3.2 数字图像的类型26-27
• 3.3 数字图像的特征表述27-33
• 3.3.1 颜色特征28-29
• 3.3.2 形状特征29-33
• 3.4 数字图像识别的方法33-35
• 3.5 数字图像识别的应用35-38
• 4 BP 人工神经网络38-48
• 4.1 人工神经网络理论基础38-41
• 4.2 BP 人工神经网络结构41-42
• 4.3 BP 人工神经学习过程42-43
• 4.4 BP 人工神经网络算法原理43-46
• 4.5 BP 人工神经网络算法实现流程46
• 4.6 BP 人工神经网络的特点及优越性46-48
• 5 实验分析验证48-57
• 5.1 样本图特征提取及方案选择49-50
• 5.2 BP 人工神经网络结构的建立50-52
• 5.3 网络学习与测试52-54
• 5.4 程序的发布与网页嵌入54-57
• 结论57-58
• 参考文献58-62
• 附录A Matlab 程序相关代码62-65
• 在学研究成果65-67
• 致谢67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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  本文关键词：基于BP人工神经网络的云制造系统图像资源智能识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：506015