一种基于聚类的GRBF网络机械缺陷识别方法

• 作者: 刘涛
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 小波包变换 机械缺陷 神经网络 分类识别
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 162-164,168
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对煤矿机械缺陷超声信号的非平稳特性,利用小波包和基于聚类的广义RBF神经网络进行缺陷的智能识别.重点研究了利用小波包方法提取反映不同缺陷性质的特征值和GRBF神经网络分类方法.并以机械焊接缺陷为研究对象,进行了实验研究.结果表明该方法与其他方法相比,具有较高的缺陷分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘涛	西安科技大学通信学院	23	72	5.0	8.0