模式识别技术用于核电站松动件质量估计模型研究

• 作者: 刘金汇
• 来源期刊: 核动力工程
• 关键词: 核电站 松动件 质量估价 特征提取 神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 所属期刊栏目: 其它
• 页码范围: 465-470
• 页数: 6页
• 分类号: TL353:TP311.11
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-0926.2001.05.019

摘要

介绍了一种利用模式识别理论和人工神经网络理论实现对核电站松动件质量进行估计的数学模型 . 利用模式识别理论的特征提取技术 , 实现对松动件碰撞信号的特征压缩 , 从而形成比较少的特征空间维数 , 经过神经网络的学习过程 , 实现对核电站松动件质量大小的估计 . 实验证明 , 该方法能够得到比较高的计算精度 , 其实现过程也比较简单方便 , 为核电站松动件质量估计提供了一种手段 .

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘金汇	清华大学核能技术设计研究院	20	56	5.0	6.0