小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用

• 作者: 何辅云 查君君 胡浪涛
• 来源期刊: 无损检测
• 学科: 工学
• 关键词: 漏磁检测 小波分析 模糊聚类 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 197-199
• 页数: 3页
• 分类号: TG115.28|TP391
• 字数: 1885字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-6656.2007.04.007

摘要

利用小波变换和RBF(Radius Basis Function)神经网络技术对漏磁检测系统中的缺陷信号进行分类.重点设计了试验系统,采集了四种缺陷信号,首先应用小波变换提取信号特征值,然后利用RBF神经网络训练,采用模糊聚类算法寻找基函数的中心,使缺陷的定性分类获得了很高的准确率.试验获得了较好的缺陷分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡浪涛	合肥工业大学计算机与信息学院	4	17	3.0	4.0
2	何辅云	合肥工业大学计算机与信息学院	53	513	14.0	20.0
3	查君君	合肥工业大学计算机与信息学院	3	16	3.0	3.0