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应用BP神经网络识别内层表面细小缺陷的研究
应用BP神经网络识别内层表面细小缺陷的研究
来源 :应用声学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:junfeng_19860313
【摘 要】
:
内层表面细小凹坑的识别是超声无损评估的一个难点.本文利用人工神经网络对于信号的分类功能,建构和训练了一个BP神经网络,并用它对尺寸为1mm的圆锥形和半球形两种凹坑成功地
【作 者】
:
朱鸿茂
饶云华
【机 构】
:
华中科技大学力学系
【出 处】
:
应用声学
【发表日期】
:
2001年5期
【关键词】
:
BP神经网络
缺陷识别
DCT变换
内层表面
圆锥形凹坑
超声无损评估
半球形凹坑
BP neural networks
Conic and hemisphe
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内层表面细小凹坑的识别是超声无损评估的一个难点.本文利用人工神经网络对于信号的分类功能,建构和训练了一个BP神经网络,并用它对尺寸为1mm的圆锥形和半球形两种凹坑成功地进行了识别.研究表明,应用凹坑回波的DCT谱作为缺陷特征输入,可使BP神经网络的训练和缺陷识别既快捷又有效.
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