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题名涡流检测中的组合神经网络模型
被引量:3
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作者
幸玲玲
王东进
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机构
南京师范大学电气工程系
中国科学技术大学电子工程系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第5期734-737,共4页
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基金
国家教委博士点基金 (No .980 6982 1 )
中日无损评估中心资助项目
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文摘
针对使用单一神经网络在缺陷识别中存在的输入矢量维数高 ,结构复杂及训练时间长等问题 ,本文提出了组合神经网络模型 ,这一模型采用逐级判别的方法 ,每级判断均采用独立的神经网络子模块 ,各模块采用随机学习算法分别进行训练 .裂缝识别的计算实例表明 ,这一组合模型使神经网络输入变量的维数从N2 降低到N ,网络结构大为简化 ,训练速度很快 ,同时具有较高的缺陷识别率 。
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关键词
电磁场
涡流检测
裂缝识别
组合神经网络模型
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Keywords
eddy current testing
flaw identification
composite neural network model
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分类号
TM13
[电气工程—电工理论与新技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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