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基于径向基神经网络的脉冲涡流缺陷轮廓重构
被引量：
1
1
作者
朱红运
王长龙
+1 位作者
王建斌
江涛
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2016年第6期98-101,共4页
采用脉冲涡流技术进行检测时,为准确得到被测缺陷的轮廓,提出了一种基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法。该方法为降低网络结构对重构结果的影响,采用主成分分析法对网络隐层应选择的最少节点数进行了计算,进而确定了较合理的网络结...
采用脉冲涡流技术进行检测时,为准确得到被测缺陷的轮廓,提出了一种基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法。该方法为降低网络结构对重构结果的影响,采用主成分分析法对网络隐层应选择的最少节点数进行了计算,进而确定了较合理的网络结构;而后采用混合学习算法求得了网络参数,并通过引入梯度信息衰减系数对求解过程进行了优化;最后将其应用于脉冲涡流检测的缺陷轮廓重构实验,结果表明:基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法不仅具有较高的重构精度而且具有较强的抗噪声干扰能力,是一种有效可行的脉冲涡流缺陷轮廓重构方法。
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关键词
脉冲涡流
缺陷轮廓重构
径向基神经网络
混合学习算法
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职称材料
题名
基于径向基神经网络的脉冲涡流缺陷轮廓重构
被引量：
1
1
作者
朱红运
王长龙
王建斌
江涛
机构
军械工程学院无人机工程系
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2016年第6期98-101,共4页
基金
十二五装备预先研究项目(51325010602)
文摘
采用脉冲涡流技术进行检测时,为准确得到被测缺陷的轮廓,提出了一种基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法。该方法为降低网络结构对重构结果的影响,采用主成分分析法对网络隐层应选择的最少节点数进行了计算,进而确定了较合理的网络结构;而后采用混合学习算法求得了网络参数,并通过引入梯度信息衰减系数对求解过程进行了优化;最后将其应用于脉冲涡流检测的缺陷轮廓重构实验,结果表明:基于径向基神经网络的缺陷轮廓重构方法不仅具有较高的重构精度而且具有较强的抗噪声干扰能力,是一种有效可行的脉冲涡流缺陷轮廓重构方法。
关键词
脉冲涡流
缺陷轮廓重构
径向基神经网络
混合学习算法
Keywords
pulsed eddy current
defect profile reconstruction
radial basis function neural network（RBFNN）
hybrid learning al- gorithm
分类号
TG115.28 [金属学及工艺—物理冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于径向基神经网络的脉冲涡流缺陷轮廓重构
朱红运
王长龙
王建斌
江涛
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2016
1
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