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摘要:
本文提出基于数字图像处理的A参数(孔洞晶分数)自动确定方法,用链码表征孔洞形态特征,并根据孔洞特征构造BP神经网络聚类器,对预处理后金相图像进行孔洞模式识别,判定A参数.分析结果表明该方法具有较高的判定准确率.
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文献信息
篇名 基于数字图像处理的高温材料蠕变损伤状态A参数自动确定
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 A参数 图像处理 链码 神经网络
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 研究与设计
研究方向 页码范围 13-15
页数 3页 分类号 TP391
字数 2447字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-757X.2005.05.005
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 凌祥 南京工业大学信息科学与工程学院 99 932 15.0 26.0
2 徐叶恒 南京工业大学信息科学与工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
A参数
图像处理
链码
神经网络
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
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28091
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