基于模糊神经网络的焊缝缺陷识别方法的研究

• 作者: 张晓光 林家骏
• 来源期刊: 中国矿业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 射线底片 焊缝 缺陷识别 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 页码范围: 92-95
• 页数: 4页
• 分类号: TG441.7
• 字数: 2998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1964.2003.01.022

摘要

通过对射线底片焊缝缺陷特征分析,提出了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型,并介绍了隶属度的构造和BP网络学习算法.用52个典型缺陷样本训练该模型后,对8个缺陷样本进行识别试验.试验结果表明,该方法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓光	中国矿业大学机电与材料工程学院	174	1037	16.0	24.0
3	林家骏	华东理工大学信息学院	171	1083	15.0	26.0