采用小波基神经网络进行埋地管道缺陷特征提取

• 作者: 李莺莺 靳世久 魏茂安
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波基神经网络 漏磁检测 ISODATA 特征提取
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: TN91
• 字数: 4192字
• 语种: 中文

摘要

由管道漏磁检测的信号描述出管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的重点,本文采用小波基神经网络的方法,建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的关系映射.通过ISODATA动态聚类的算法和小波理论中二值扩展的方法选取基函数的中心,经过多层分辨率的训练,网络输出表明该网络可以较准确的反映出缺陷的几何特征,为管道缺陷的特征提取提供了一种可行的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳世久	天津大学精密仪器与光电子工程学院	211	3002	28.0	42.0
2	李莺莺	天津大学精密仪器与光电子工程学院	9	110	5.0	9.0
3	魏茂安	天津大学精密仪器与光电子工程学院	7	141	6.0	7.0