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提出了一种基于支持向量机超声波在线检测缺陷识别方法。首先采用小波包分析来提取超声信号的特征信息,产生训练和测试样本;然后利用支持向量机分类方法对缺陷进行识别。实验结果表明,支持向量机能够快速、有效地识别缺陷,比人工神经网络具有更好的分类性能和推广能力,是一种有效的超声缺陷识别方法。
支持向量机超声缺陷识别法的研究
【摘 要】
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提出了一种基于支持向量机超声波在线检测缺陷识别方法。首先采用小波包分析来提取超声信号的特征信息,产生训练和测试样本;然后利用支持向量机分类方法对缺陷进行识别。实验
【机 构】
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华北水利水电学院信息工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年18期
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