[发明专利]一种基于径向基函数神经网络模型的翡翠手镯品质分级方法在审
| 申请号： | 201711049636.5 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN108009564A | 公开（公告）日： | 2018-05-08 |
| 发明（设计）人： | 张悟移;邓昆;周霞霞;李杰 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于径向基函数神经网络模型的翡翠手镯品质分级方法，属于翡翠分级技术领域。首先收集翡翠手镯产品实际交易的数据，并从实际交易数据中对影响翡翠手镯产品的各个因素，具体包括透明度、质地、颜色、净度、工艺、重量进行评分，再利用影响因素以及相应的评分来训练网络，运用径向基函数神经网络技术建立预测模型，然后利用该模型和已知的翡翠手镯产品中影响因素的实际参数对翡翠手镯的品质进行分级。本发明通过神经网络预测模型减小了翡翠手镯产品品质分级的主观性，使翡翠手镯产品的品质分级得到了一个很好的规范。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 径向 函数 神经网络 模型 翡翠 手镯 品质 分级 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于径向基函数神经网络模型的翡翠手镯品质分级方法，其特征在于：首先收集翡翠手镯产品实际交易的数据，并从实际交易数据中对影响翡翠手镯产品的各个因素，具体包括透明度、质地、颜色、净度、工艺、重量进行评分，再利用影响因素以及相应的评分来训练网络，运用径向基函数神经网络技术建立预测模型，然后利用该模型和已知的翡翠手镯产品中影响因素的实际参数对翡翠手镯的品质进行分级。
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