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摘要:
针对在线超声智能随机性识别研究中希望通过对裂纹试样尺寸的定量识别进而得到反映裂纹尺寸分布规律的目的,充分考虑在一定置信度下进行缺陷参数估计时对试样数的要求,以及智能识别的神经网络处理过程中对学习样本和测试样本的数量要求,提出了在线超声智能识别试样的小子样确定方法.
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文献信息
篇名 在线超声智能识别试样的小子样确定方法研究
来源期刊 压力容器 学科 工学
关键词 超声检测 在线智能识别 试样 小子样
年,卷(期) 2003,(10) 所属期刊栏目 试验研究
研究方向 页码范围 14-16,33
页数 4页 分类号 TB559
字数 3351字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4837.2003.10.004
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 陈国华 237 3123 30.0 42.0
2 谢常欢 10 72 3.0 8.0
3 何湘铂 3 55 2.0 3.0
传播情况
(/次)
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (23)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
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1996(1)
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1997(1)
  • 参考文献(1)
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1999(1)
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  • 二级参考文献(0)
2003(0)
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  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
超声检测
在线智能识别
试样
小子样
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
压力容器
月刊
1001-4837
34-1058/TH
大16开
安徽省合肥市高新开发区天湖路29号
26-10
1984
chi
出版文献量(篇)
3586
总下载数(次)
3
总被引数(次)
28333
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导