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    188宝金博页面版: BP神经网络在啤酒生产日期反检验系统中的应用

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    内容提示： 2012 年 8 月 第 23 期科技视界SCIENCE & TECHNOLOGY VISION 科技视界Science & Technology Vision目 前国 内 啤酒生产线中的 装瓶流程仍然主要依靠国 外技术， 如德国 Krones 公司的啤酒装瓶线[1]。 同时国内 许多生产线中缺少对瓶盖上生产日 期码的反检验过程， 导致最终产品生产日 期字迹：、难以辨认甚至喷涂错误的情况发生。 产品 生产日 期喷码：、难以辨认甚至喷涂错误， 使得产品 有效期限不够清晰， 将导致企业受到 国 家相关法律法规的 处罚 ， 同时， ：ο颜叩睦。 鉴于此种现状， 我们开发了 一个基于 BP 神经网络的啤酒生产日 期识别系统， 以...

    文档格式：PDF | 页数：3 | 浏览次数：8 | 上传日期：2013-01-31 13:35:44 | 文档星级：
    2012 年 8 月 第 23 期科技视界SCIENCE & TECHNOLOGY VISION 科技视界Science & Technology Vision目 前国 内 啤酒生产线中的 装瓶流程仍然主要依靠国 外技术， 如德国 Krones 公司的啤酒装瓶线[1]。 同时国内 许多生产线中缺少对瓶盖上生产日 期码的反检验过程， 导致最终产品生产日 期字迹：、难以辨认甚至喷涂错误的情况发生。 产品 生产日 期喷码：、难以辨认甚至喷涂错误， 使得产品 有效期限不够清晰， 将导致企业受到 国 家相关法律法规的 处罚 ， 同时， ：ο颜叩睦。 鉴于此种现状， 我们开发了 一个基于 BP 神经网络的啤酒生产日 期识别系统， 以减少啤酒生产中的次品率， 从而提高企业效益。阿拉伯数字识别问题可以归结为一种有监督学习 问题，即希望能够从给定的样本特征集中学习 到 分类所需要的 知识或信息， 从而构建出 决策曲面[2]。对于神经网 络的 学习 方法采用 了 自 适应学习 速率调整的改进算法， 使网络的权值和阈值调整过程中学习 速率可以根据网络误差曲 面上的不同区域的曲 率变化自 适应地调整，从而加快了算法的收敛速度。1BP 神经网络模型1.1人工神经网络概述人工神经网 络结构和工作机理基本上是以人脑的 组织结构（大脑神经元网络）和活动规律为背景的， 它反映了 人脑的某些基本特征， 但并不是要对人脑部分的 真实再现， 可以说它是某种抽象、简化或模仿[3]。人工神经元模型是生物神经元的模拟与抽象。 图 1.1 是一种典型的人工神经元模型， 它是由 模拟生物神经元的细胞体、树突、轴突、突触等主要部分构成。人工神经元相当 于一个多 输入单输出 的 非线性阈 值器件。 这里 X1，X2，Xn， 表示它的 n 个输入；W1，W2， …，Wn表示与它相连的行个突触的连接强度， 其值成为权值；ΣWiXi称为激活值， 表示这个人工神经元的输入总和， 对应于生物神经细胞的膜电位；o 表示这个人工神经元的输出 ；θ 表示这个人工神经元的阈值。 如果输入信号的加权和超过 θ， 则人工神经元被激活[3]。 因此， 人工神经元的输出 可描述为O=f(∑WiXi-θ)（式 1.0）式 1.0 中， 函 数 f( )表示神经元输入一输出 关系， 称为激励函数或输出 函数。图 1.1人工神经元模型1.2BP 神经网络模型图 1.2三层前馈神经网 络的拓扑结构BP (Back Propagation) 神经网络又称为多层前馈神经网路。 图 1.2 所示为三层前馈神经网络的拓扑结构， 输入层不计算在内 ， 整个网 络有两个隐含层和一个输出 层， 各层之间 实行全连接。BP 神经网络通常包含一个或多个隐含层， 隐含层中的神BP 神经网络在啤酒生产日期反检验系统中的应用Application of BP Neural Network in Beer Production-date Check System陈明帅巴图(吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012)【摘要】目 前国 内 许多 啤酒 生产 线中 缺少 对瓶盖上生产 日 期喷涂码的 反检验过程， 导致最终产 品生产 日 期字迹：、难以辨认甚至喷涂错误的 情况频频发生。 鉴于此种现状， 我们 开发了 一个基于神经网 络算法的 啤酒 生产 日 期反检验模型 ， 从而减少啤酒 生产 中 的 次品率。 以 BP 神经网 络为 基础设计的 喷涂数字 识别 系 统， 先使用 样本训 练分类器， 然后将待识别 图 像进行预处理， 提取特征向 量并将其输入到 已训 练的 网 络中 ， 进而完成数字 识别 。 经大量样本测试表明 ，BP 网 络训 练收敛之后， 进行识别 时计算量较小 ， 速度较快， 且识别 率达 90%以 上。【关键词】BP 神经网 络； 图 像处理； 喷涂数字识别 ； 网 络训 练与 学习IT 论坛217

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