基于支持向量机和特征选择的超声缺陷识别方法研究

• 作者: 刘清坤 宋寿鹏 郭华伟 阙沛文
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 超声检测 缺陷识别 混沌遗传算法 特征选择 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 机械科学
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2006.01.003

摘要

缺陷的自动识别在管道缺陷超声无损检测和评估中具有重要意义.提出了一个新的超声缺陷自动识别系统.该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM)来对缺陷进行识别.为了验证系统的有效性,在实验室内作了大量的超声检测实验.实验结果表明,系统对管道缺陷具有较高的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阙沛文		109	1553	21.0	31.0
2	宋寿鹏		11	137	8.0	11.0
3	郭华伟		11	242	7.0	11.0
4	刘清坤		9	192	7.0	9.0