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研究了在涡流检测中用神经网络对缺陷进行分类的方法，针对LVQ神经网络学习算法的不足，提出了改进算法，提高了网络分类的可靠性，利用Fourier变换解决了特征抽取问题，做到了不所需特征参数少，且彼此间不相关，分类正确率达100％。
神经网络在涡流检测信号处理中的应用
【摘 要】
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研究了在涡流检测中用神经网络对缺陷进行分类的方法，针对LVQ神经网络学习算法的不足，提出了改进算法，提高了网络分类的可靠性，利用Fourier变换解决了特征抽取问题，做到了不所需特
【机 构】
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湖北汽车工业学院电气工程系
【出 处】
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无损检测
【发表日期】
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2000年12期
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