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摘要:
本文首先用BP网络完成了涡流无损检测中缺陷的快速识别.针对BP算法存在着收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,作者将RBF(Radial Basis Function)网络应用于涡流无损检测.结果表明RBF算法的收敛速度较BP算法快得多.RBF网络适于在线检测.
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文献信息
篇名 涡流无损检测中快速识别方法的研究
来源期刊 电工电能新技术 学科 工学
关键词 涡流无损检测 快速识别 收敛速度 RBF
年,卷(期) 2002,(2) 所属期刊栏目 新技术应用
研究方向 页码范围 64-67
页数 4页 分类号 TM15
字数 2731字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-3076.2002.02.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙晓云 19 114 6.0 10.0
2 曾礼 9 29 4.0 5.0
3 刘东辉 31 250 8.0 14.0
4 孙会琴 29 143 7.0 11.0
5 盛剑霓 35 359 12.0 17.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (3)
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  • 二级引证文献(0)
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2008(1)
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  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
涡流无损检测
快速识别
收敛速度
RBF
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电工电能新技术
月刊
1003-3076
11-2283/TM
大16开
北京中关村北二条6号(北京2703信箱)
82-364
1982
chi
出版文献量(篇)
2157
总下载数(次)
8
相关基金
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导