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摘要:
针对CO2腐蚀过程复杂、腐蚀类型特征难以提取和准确识别的问题,提出了以腐蚀图像信息为特征、支持向量机(SVM)为识别器的CO2腐蚀类型识别方法.以N80钢CO2腐蚀表面形貌图像为对象,经灰度处理、灰度增强,再使用小波分割形成子图像,提取其能量信息作为特征向量.以未腐蚀、点腐蚀和均匀腐蚀3种类型样本集构建支持向量机分类器,经测试,该方法可准确识别CO2腐蚀类型,并通过与神经网络分类器的对比,验证了该方法的优越性.
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文献信息
篇名 基于腐蚀图像与支持向量机的CO2腐蚀类型识别方法研究
来源期刊 化工机械 学科 工学
关键词 CO2腐蚀 支持向量机 腐蚀形貌 灰度处理 小波分析
年,卷(期) 2014,(6) 所属期刊栏目 试验研究
研究方向 页码范围 742-745
页数 4页 分类号 TQ050.9
字数 1883字 语种 中文
DOI
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 陈桂娟 东北石油大学机械科学与工程学院 29 56 4.0 6.0
2 邹龙庆 东北石油大学机械科学与工程学院 47 109 5.0 7.0
3 付海龙 东北石油大学机械科学与工程学院 25 32 3.0 4.0
4 贾春雨 9 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
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CO2腐蚀
支持向量机
腐蚀形貌
灰度处理
小波分析
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
化工机械
双月刊
0254-6094
62-1041/TQ
大6开
甘肃省兰州市西固合水北路3号
54-22
1974
chi
出版文献量(篇)
3366
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8
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