【摘 要】
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本文利用误差逆传播（Errorbackpropagation简称BP）网络和柯西机（CauchyMachine简称CM）的联合训练算法对超声波无损检测中缺陷模式识别网络进行训练。仗得BP网络的收敛性问题、局
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本文利用误差逆传播（Errorbackpropagation简称BP）网络和柯西机（CauchyMachine简称CM）的联合训练算法对超声波无损检测中缺陷模式识别网络进行训练。仗得BP网络的收敛性问题、局部最小问题、麻木问题及BP、CM两种算法都存在的训练时间长等问题得到解决，训练时间大大降低，识别结果令人满意。
In this paper, a joint training algorithm of Error Back Propagation (BP) network and Cauchy Machine (CM) is used to train the defect pattern recognition network in ultrasonic non-destructive testing. The convergence problem of BP network, local minimum problem, numbness problem and long training time of BP and CM algorithms are all solved, the training time is greatly reduced and the recognition result is satisfying.
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