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基于SVM的实时自动超声钢轨伤损检测分类系统(英文)
被引量:
5
1
作者
郝炜
李成桐
《中国科学院研究生院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期517-521,共5页
介绍了一个更有效的基于支持向量机的实时超声波钢轨伤损自动检测分类系统.根据钢轨伤损的特点提取特征量,利用基于支持向量机的分类预测算法实现钢轨伤损的实时检测分类,并基于统计处理的计算伤损尺寸.在嵌入式系统DSP中利用该机器学...
介绍了一个更有效的基于支持向量机的实时超声波钢轨伤损自动检测分类系统.根据钢轨伤损的特点提取特征量,利用基于支持向量机的分类预测算法实现钢轨伤损的实时检测分类,并基于统计处理的计算伤损尺寸.在嵌入式系统DSP中利用该机器学习算法实现了伤损的实时处理和测试.实现了钢轨伤损实时报警、显示伤损类型、所处轨内位置及程度.
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关键词
模式识别
超声波钢轨探伤
支持向量机
DSP实时信号处理
下载PDF
职称材料
题名
基于SVM的实时自动超声钢轨伤损检测分类系统(英文)
被引量:
5
1
作者
郝炜
李成桐
机构
中国科学院空间科学与应用研究中心
北京博速公司
出处
《中国科学院研究生院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期517-521,共5页
文摘
介绍了一个更有效的基于支持向量机的实时超声波钢轨伤损自动检测分类系统.根据钢轨伤损的特点提取特征量,利用基于支持向量机的分类预测算法实现钢轨伤损的实时检测分类,并基于统计处理的计算伤损尺寸.在嵌入式系统DSP中利用该机器学习算法实现了伤损的实时处理和测试.实现了钢轨伤损实时报警、显示伤损类型、所处轨内位置及程度.
关键词
模式识别
超声波钢轨探伤
支持向量机
DSP实时信号处理
Keywords
pattern recognition, ultrasonic rail flaw detection, support vector machine (SVM), DSP real-time signal processing
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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SVM的实时自动超声钢轨伤损检测分类系统(英文)
郝炜
李成桐
《中国科学院研究生院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
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职称材料
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引证文献
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