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利用人工神经网络实现缺陷类型识别
被引量：
13
1
作者
陈彦华
李明轩
《应用声学》
CSCD
北大核心
1998年第2期1-4,10,共5页
本文在对各向同性均匀固体中横穿孔、平底孔和裂缝缺陷超声散射特性分析的基础上，分别用回波幅度话和去卷积幅度措作为特征量，利用人工神经网络对缺陷类型进行识别．结果表明，用去卷积幅度谱作为特征量时，利用人工神经网络对这三类...
本文在对各向同性均匀固体中横穿孔、平底孔和裂缝缺陷超声散射特性分析的基础上，分别用回波幅度话和去卷积幅度措作为特征量，利用人工神经网络对缺陷类型进行识别．结果表明，用去卷积幅度谱作为特征量时，利用人工神经网络对这三类缺陷的类型识别，可获得较理想的结果．
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关键词
神经网络
缺陷类型识别
超声检测
无损检测
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职称材料
题名
利用人工神经网络实现缺陷类型识别
被引量：
13
1
作者
陈彦华
李明轩
机构
中国科学院声学研究所
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
1998年第2期1-4,10,共5页
基金
国家自然科学基金
中国科学院声学研究所资助
文摘
本文在对各向同性均匀固体中横穿孔、平底孔和裂缝缺陷超声散射特性分析的基础上，分别用回波幅度话和去卷积幅度措作为特征量，利用人工神经网络对缺陷类型进行识别．结果表明，用去卷积幅度谱作为特征量时，利用人工神经网络对这三类缺陷的类型识别，可获得较理想的结果．
关键词
神经网络
缺陷类型识别
超声检测
无损检测
Keywords
artifical neural network
,
classifcation of flaws
,
deconvolution
分类号
TB302.5 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用人工神经网络实现缺陷类型识别
陈彦华
李明轩
《应用声学》
CSCD
北大核心
1998
13
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