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针对目前超声检测领域缺陷识别率不高的现状,构建基于3个BP网络和D—S证据理论的融合模型,将数据融合技术应用于超声缺陷分类中。针对非稳态超声缺陷回波的特点,分别选择离散小波变换、小波包变换及经验模式分解提取其特征值。实验结果表明,该方法在超声缺陷分类的应用中是有效的,缺陷识别的准确率可达96%。