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多层BP神经网络在钢铁材质裂纹检测中的应用
1
作者
盛永生
何云斌
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
2011年第3期7-9,共3页
用设计好的电磁检测设备测得长螺栓的初始磁导率后,对所获得的模拟数据进行数字化处理得到磁导率特征值。设计了多层BP神经网络对钢铁材质长螺栓进行裂纹检测,实验数据表明,分类算法实现简单、分类准确,较容易应用在钢铁材质无损检测的...
用设计好的电磁检测设备测得长螺栓的初始磁导率后,对所获得的模拟数据进行数字化处理得到磁导率特征值。设计了多层BP神经网络对钢铁材质长螺栓进行裂纹检测,实验数据表明,分类算法实现简单、分类准确,较容易应用在钢铁材质无损检测的实时系统中。
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关键词
初始磁导率
多层BP神经网络
裂纹检测
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职称材料
题名
多层BP神经网络在钢铁材质裂纹检测中的应用
1
作者
盛永生
何云斌
机构
哈尔滨理工大学科学技术系
黑龙江八一农垦
大学
出处
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
2011年第3期7-9,共3页
文摘
用设计好的电磁检测设备测得长螺栓的初始磁导率后,对所获得的模拟数据进行数字化处理得到磁导率特征值。设计了多层BP神经网络对钢铁材质长螺栓进行裂纹检测,实验数据表明,分类算法实现简单、分类准确,较容易应用在钢铁材质无损检测的实时系统中。
关键词
初始磁导率
多层BP神经网络
裂纹检测
Keywords
initialpermeability
multilayer BP neural network
crack detecting
分类号
TH165.4 [机械工程—机械制造及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
多层BP神经网络在钢铁材质裂纹检测中的应用
盛永生
何云斌
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》
2011
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