【摘 要】
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在所提取的纹理特征基础上，使用误差后向传播神经网络构建了一种优化的人工神经网络分类器，实现了灰铸铁石墨形态的自动分类。用于描述石墨形态的特征由分形维、粗细参数和二维
【机 构】
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武汉大学分析测试科学系!,湖北 武汉 430072 ,武汉大学分析测试科学系!,湖北 武汉 430072 ,武汉大学分析测试科学系!,湖北 武汉 430072
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在所提取的纹理特征基础上，使用误差后向传播神经网络构建了一种优化的人工神经网络分类器，实现了灰铸铁石墨形态的自动分类。用于描述石墨形态的特征由分形维、粗细参数和二维自回归系数共同组成。该法成功地将人工神经网络引入了对灰铸铁石墨形态的分类，相对于传统人工目测法是一种很大的进步，而神经网络分类器的优化方法对其它神经网络模型的构建也具有一定参考价值。
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