基于改进PSO-LSSVM的脉冲涡流缺陷二维轮廓重构

• 作者: 左宪章 常东 张云 钱苏敏
• 来源期刊: 仪表技术与传感器
• 学科: 工学
• 关键词: 二维轮廓重构 粒子群优化 混沌序列 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TG115
• 字数: 4856字
• 语种: 中文

摘要

基于最小二乘支持向量机(LSSVM)对脉冲涡流信号构建了缺陷二维轮廓重构模型.以脉冲涡流信号的垂直分量By的正峰值包络作为LSSVM重构模型的输入,缺陷的二维轮廓作为输出,对LSSVM进行网络训练.同时,利用改进的粒子群算法优化模型参数,提出模型泛化能力的评估方法.通过比较基本粒子群算法及改进的粒子群算法的LSSVM模型的重构结果,验证了改进粒子群算法的LSSVM重构模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左宪章	军械工程学院无人机工程系	77	581	10.0	22.0
2	张云	军械工程学院无人机工程系	35	131	7.0	10.0
3	钱苏敏	军械工程学院无人机工程系	9	112	5.0	9.0
4	常东	军械工程学院无人机工程系	6	89	4.0	6.0