【摘 要】
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由于微缺陷信号易受到材料结构噪声的影响,使得传统的分类方法对微缺陷信号的分类准确率有待进一步提高。因此,将核费舍尔方法用于微缺陷信号的分类识别中,并提出自适应的核
【机 构】
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北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心,山东电力设备有限公司
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由于微缺陷信号易受到材料结构噪声的影响,使得传统的分类方法对微缺陷信号的分类准确率有待进一步提高。因此,将核费舍尔方法用于微缺陷信号的分类识别中,并提出自适应的核参数优化方法。改进后的核费舍尔分类方法能够根据待分类数据的特点选择出最优核参数,因此对微缺陷信号的分类识别具有较高的准确率。为证明方法的有效性,用100 MHz高频聚焦探头对典型金属材料进行检测,采集夹杂、裂纹、缩孔和正常4类超声信号,分别从时域、频域和小波域提取出20个特征量,实验结果表明：利用改进的核费舍尔方法对4类微缺陷信号识别的准确率达到
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