基于径向基函数神经网络的管道缺陷漏磁场分析

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管道缺陷漏磁场的量化研究一直是个难题,提出了应用径向基函数(RBF)神经网络来对漏磁场插值计算和非线性逼近的必要性,建立了适合该问题的RBF网络模型,给出了学习算法,制作了常见的人工凹坑缺陷,并对其用该方法进行插值和漏磁场曲面重构.结果表明,该模型算法收敛速度快、自适应性强、所需数据量小、计算量少、拟和曲面效果好,能很好地反映缺陷漏磁场的分布,比其它插值方法更方便、有效,为管道缺陷检测量化提供了一种可行的方法.
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