【摘 要】
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该文将其应用于金属断口图像,将变换后各频带输出的L范数、平均能量、熵作为模式识别的特征.该文共收集了240幅断口图像进行识别分类研究.文中分别采用了线性最小距离分类器
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该文将其应用于金属断口图像,将变换后各频带输出的L<,1>范数、平均能量、熵作为模式识别的特征.该文共收集了240幅断口图像进行识别分类研究.文中分别采用了线性最小距离分类器和非线性BP(Back-Propagation)人工神经网络识别方法,对解埋、疲劳、塑坑三类金属断口进行识别分类,并考虑预处理对识别分类的影响.最高识别率为100﹪,最低识别率为82.5﹪.由于受相同类型载荷的同一类断口图像,其特征曲线有相同的规律,因此可作为不同类型载荷下断口的识别分类依据.该文采用两种识别方法对六类断口进行识别,即冲击载荷的解理断口、拉伸载荷的解理断口、拉伸载荷的疲劳断口、弯曲载荷的疲劳断口、冲击载荷的塑坑断口、拉伸载荷的塑坑断口.结果表明,非线性识别效果较好.该文设计的不同类型载荷下的金属断口识别与分类系统可以根据训练样本和训练要求的不同重新选择样本数、类别数,重新训练、识别,因此它是一个开放式的系统.
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