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摘要:
由于漏磁信号与缺陷轮廓的非线性关系,由管道漏磁信号描述管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的难点.本文采用小波基函数神经网络的方法,建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的网络映射.算法中应用迭代自组织数据分析(ISODATA)动态聚类的算法使得基函数中心的选取更加合理,经过多层分辨率的训练,网络输出表明,该网络可以较准确反映出缺陷的几何特征,为管道缺陷的特征提取提供一种可行的方法.
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文献信息
篇名 基于ISODATA算法的漏磁信号到缺陷轮廓的网络映射
来源期刊 天津大学学报 学科 工学
关键词 埋地管道 漏磁检测 小波基函数神经网络 ISODATA算法 缺陷
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 精密仪器与光电子工程
研究方向 页码范围 395-399
页数 5页 分类号 TE832
字数 3361字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0493-2137.2005.05.005
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 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
7 郑月好 中石油管道公司秦京输油处 1 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
埋地管道
漏磁检测
小波基函数神经网络
ISODATA算法
缺陷
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
天津大学学报
月刊
0493-2137
12-1127/N
天津大学青年公寓B座414室
chi
出版文献量(篇)
4671
总下载数(次)
14
总被引数(次)
48018
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
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