【摘 要】
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针对现阶段钢丝绳无损检测中存在的门限值与概率模型中特征参数的选择问题,提出运用神经元网络技术解决该问题的一个方案.并研究了神经元网络训练参数集的大小对门限值以及概
【机 构】
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华中理工大学机械工程一系,华中理工大学机械工程一系,华中理工大学机械工程一系
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针对现阶段钢丝绳无损检测中存在的门限值与概率模型中特征参数的选择问题,提出运用神经元网络技术解决该问题的一个方案.并研究了神经元网络训练参数集的大小对门限值以及概率模型中特征参数准确性的影响,还给出了实验结果.
Aiming at the threshold value existing in the non-destructive testing of steel wire ropes and the selection of the characteristic parameters in the probabilistic model, a scheme to solve this problem by using the neural network technology is proposed, and the effects of the size of the neural network training parameter set on the threshold, Probability model of the characteristic parameters accuracy, but also gives the experimental results.
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