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基于D-S证据理论和RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别技术研究
被引量：
3
1
作者
石宏
张维亮
+1 位作者
田中笑
李楠
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第22期6636-6640,共5页
针对航空发动机叶片损伤图像采集过程中存在的不确定性因素及单一RBF网络或D-S证据理论在叶片损伤图像识别中存在的不足,提出一种基于D-S证据理论和RBF网络相融合的决策级信息融合损伤图像识别算法。首先,用RBF网络对损伤图像进行初步识...
针对航空发动机叶片损伤图像采集过程中存在的不确定性因素及单一RBF网络或D-S证据理论在叶片损伤图像识别中存在的不足,提出一种基于D-S证据理论和RBF网络相融合的决策级信息融合损伤图像识别算法。首先,用RBF网络对损伤图像进行初步识别;然后,将RBF网络识别输出结果作为D-S证据理论的基本可信度分配;最后,利用D-S联合规则进行合成,得出最终识别结果。通过单一优化RBF网络的图像识别结果和融合识别结果的对比分析,证明了该方法在航空发动机叶片损伤图像识别方面的优越性。
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关键词
D-S证据理论
RBF神经网络
叶片损伤图像
图像
识别
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题名
基于D-S证据理论和RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别技术研究
被引量：
3
1
作者
石宏
张维亮
田中笑
李楠
机构
沈阳航空航天大学航空航天工程学部
[
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第22期6636-6640,共5页
基金
航空科学基金(2008ZG54024)资助
文摘
针对航空发动机叶片损伤图像采集过程中存在的不确定性因素及单一RBF网络或D-S证据理论在叶片损伤图像识别中存在的不足,提出一种基于D-S证据理论和RBF网络相融合的决策级信息融合损伤图像识别算法。首先,用RBF网络对损伤图像进行初步识别;然后,将RBF网络识别输出结果作为D-S证据理论的基本可信度分配;最后,利用D-S联合规则进行合成,得出最终识别结果。通过单一优化RBF网络的图像识别结果和融合识别结果的对比分析,证明了该方法在航空发动机叶片损伤图像识别方面的优越性。
关键词
D-S证据理论
RBF神经网络
叶片损伤图像
图像
识别
Keywords
D-S evidence theory radial basis neural networks blades damage image mage recognition
分类号
V232.4 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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出处
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被引量
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1
基于D-S证据理论和RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别技术研究
石宏
张维亮
田中笑
李楠
《科学技术与工程》
北大核心
2013
3
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