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一种基于极限学习机融合模型的实时亚表面缺陷深度检测算法
被引量：
1
1
作者
王章权
周莹
+1 位作者
周煊勇
刘半藤
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1412-1417,共6页
为提高检测亚表面缺陷深度的速度与精度,提出了一种基于极限学习机融合模型的实时亚表面缺陷深度检测算法。首先,构造极限学习机模型将涡流传感器以及超声传感器探测数据转化为导体缺陷在不同深度的概率分布;然后,根据不同传感器采集特...
为提高检测亚表面缺陷深度的速度与精度,提出了一种基于极限学习机融合模型的实时亚表面缺陷深度检测算法。首先,构造极限学习机模型将涡流传感器以及超声传感器探测数据转化为导体缺陷在不同深度的概率分布;然后,根据不同传感器采集特点对概率分布进行动态赋权,并采用D-S融合模型计算缺陷深度的概率分布;最后,基于最大概率原则对未知缺陷深度的导体进行分类。实验结果表明,相比单传感器检测方法和传统D-S证据等权融合理论,所提出的检测方法具有更高的精确度和稳定性。
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关键词
无损检测
极限学习机模型
动态赋权
D-S证据理论
最大隶属原则
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职称材料
题名
一种基于极限学习机融合模型的实时亚表面缺陷深度检测算法
被引量：
1
1
作者
王章权
周莹
周煊勇
刘半藤
机构
浙江树人大学信息科技学院
常州大学信息科学与工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期1412-1417,共6页
文摘
为提高检测亚表面缺陷深度的速度与精度,提出了一种基于极限学习机融合模型的实时亚表面缺陷深度检测算法。首先,构造极限学习机模型将涡流传感器以及超声传感器探测数据转化为导体缺陷在不同深度的概率分布;然后,根据不同传感器采集特点对概率分布进行动态赋权,并采用D-S融合模型计算缺陷深度的概率分布;最后,基于最大概率原则对未知缺陷深度的导体进行分类。实验结果表明,相比单传感器检测方法和传统D-S证据等权融合理论,所提出的检测方法具有更高的精确度和稳定性。
关键词
无损检测
极限学习机模型
动态赋权
D-S证据理论
最大隶属原则
Keywords
nondestructive detection
ELM model
dynamic empowerment
D-S evidence theory
maximum principle
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于极限学习机融合模型的实时亚表面缺陷深度检测算法
王章权
周莹
周煊勇
刘半藤
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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