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为了实现钢铁件渗碳层深度的实时在线电磁无损检测，本文利用了DWY-1型电磁无损检测仪，采用改进的Gram-Schmidt方法优化RBF人工神经网络进行实验。实验表明，渗碳层深度的检测精度、网络的收敛速度能满足生产实际的需要。
基于RBF神经网络的渗碳层深度电磁无损检测
【摘 要】
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为了实现钢铁件渗碳层深度的实时在线电磁无损检测，本文利用了DWY-1型电磁无损检测仪，采用改进的Gram-Schmidt方法优化RBF人工神经网络进行实验。实验表明，渗碳层深度的检测精度
【机 构】
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常州信息职业技术学院机电工程系
【出 处】
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仪器仪表学报
【发表日期】
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2006年12期
【基金项目】
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本文系江苏省高校自然科学研究指导性计划（04KJD470014）、江苏省高校高新技术产业发展指导性计划（JHZD04-046）资助项目.
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