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基于神经网络双向联想记忆的超声检测
1
作者
贺宇雷
王长松
李群堂
《机械工程与自动化》
2007年第5期100-101,107,共3页
将神经元网络的联想记忆模型用于超声反射回波信号的识别与分类,通过对缺陷的超声信号分析处理,结果表明:采用双向联想记忆方法进行缺陷识别与分类是可行的,为超声缺陷的诊断提供了一条新的途径。
关键词
神经网络
超声检测
双向联想记忆模型
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职称材料
题名
基于神经网络双向联想记忆的超声检测
1
作者
贺宇雷
王长松
李群堂
机构
北京科技大学机械工程学院
出处
《机械工程与自动化》
2007年第5期100-101,107,共3页
文摘
将神经元网络的联想记忆模型用于超声反射回波信号的识别与分类,通过对缺陷的超声信号分析处理,结果表明:采用双向联想记忆方法进行缺陷识别与分类是可行的,为超声缺陷的诊断提供了一条新的途径。
关键词
神经网络
超声检测
双向联想记忆模型
Keywords
neural network
ultrasonic testing
bidirectional associative memory(BAM)model
分类号
TP274.53 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于神经网络双向联想记忆的超声检测
贺宇雷
王长松
李群堂
《机械工程与自动化》
2007
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