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摘要:
针对炭素制品X射线检测图像的特点,对缺陷特征提取与选择技术进行了研究.为排除噪声干扰的影响,采用数学形态学和迭代阈值分割相结合的方法从原始图像中提取缺陷区域.在此基础上,从缺陷样本中提取19个特征值.为提高缺陷模式识别对各种噪声及干扰的鲁棒性,提出以特征组合分类能力数学模型为适合度函数,设计基于遗传算法的特征选择策略,实现了对缺陷原始特征量的优化选择.利用BP神经网络分类器及选择的特征值对缺陷进行模式分类.研究结果表明,所提出的选择方法可以用于缺陷的识别与分类.
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文献信息
篇名 炭素制品X射线图像的缺陷特征选择
来源期刊 铁道科学与工程学报 学科 工学
关键词 炭素制品 X射线图像 特征选择 遗传算法
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 92-96
页数 5页 分类号 TP391
字数 3573字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-7029.2006.01.020
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 唐琴 9 32 4.0 5.0
2 周贤 中南大学机电工程学院 26 273 10.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
炭素制品
X射线图像
特征选择
遗传算法
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
铁道科学与工程学报
月刊
1672-7029
43-1423/U
大16开
长沙市韶山南路22号
42-59
1979
chi
出版文献量(篇)
4239
总下载数(次)
13
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