Real-Coded Quantum-Inspired Genetic Algorithm-Based BP Neural Network Algorithm

Table 2

The training sample data.

Sample order	Characteristic value of sample	State
1	0.2286, 0.1292, 0.072, 0.1592, 0.1335, 0.0733, 0.1159, 0.094, 0.0522, 0.1345, 0.009, 0.126, 0.3619, 0.069, 0.1828	Normal
2	0.209, 0.0947, 0.1393, 0.1387, 0.2558, 0.09, 0.0771, 0.0882, 0.0393, 0.143, 0.0126, 0.167, 0.245, 0.0508, 0.1328	Normal
3	0.0442, 0.088, 0.1147, 0.0563, 0.3347, 0.115, 0.1453, 0.0429, 0.1818, 0.0378, 0.0092, 0.2251, 0.1516, 0.0858, 0.067	Normal
4	0.2603, 0.1715, 0.0702, 0.2711, 0.1491, 0.133, 0.0968, 0.1911, 0.2545, 0.0871, 0.006, 0.1793, 0.1002, 0.0789, 0.0909	Crack
5	0.369, 0.2222, 0.0562, 0.5157, 0.1872, 0.1614, 0.1425, 0.1506, 0.131, 0.05, 0.0078, 0.0348, 0.0451, 0.0707, 0.088	Crack
6	0.0359, 0.1149, 0.123, 0.546, 0.1977, 0.1248, 0.0624, 0.0832, 0.164, 0.1002, 0.0059, 0.1503, 0.1837, 0.1295, 0.07	Crack
7	0.1759, 0.2347, 0.1829, 0.1811, 0.2922, 0.0655, 0.0774, 0.02273, 0.2056, 0.0925, 0.0078, 0.1852, 0.3501, 0.168, 0.2668	Defect
8	0.0724, 0.1909, 0.134, 0.2409, 0.2842, 0.045, 0.0824, 0.1064, 0.1909, 0.1586, 0.0116, 0.1698, 0.3644, 0.2718, 0.2494	Defect
9	0.2634, 0.2258, 0.1165, 0.1154, 0.1074, 0.0657, 0.061, 0.2623, 0.2588, 0.1155, 0.005, 0.0978, 0.1511, 0.2273, 0.322	Defect