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大数据环境下超声波焊缝缺陷识别方法的研究
大数据环境下超声波焊缝缺陷识别方法的研究
作者:
丁文雪
董本志
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
缺陷识别
主成分分析
CURE聚类算法
比对算法
摘要:
为了解决常规超声波焊缝缺陷识别方法分类模型固定和训练集规模有限而难以体现不同缺陷的差异性和同类缺陷的多态性的问题,结合当今大数据环境下的数据分析策略和基因缺陷识别中匹配的思想,通过主成分分析和CURE聚类算法将缺陷回波信号编码转换成可进行匹配的对象,进而将当前检测缺陷特征与历史检测数据进行匹配,并利用最近邻方法实现了对缺陷历史检测数据集的扩充。通过在R上应用基于基本空位罚分的Smith-Waterman比对算法进行仿真实验验证了该缺陷识别方法是可行的,有效地识别了气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类常见缺陷,具有较好的识别准确率。
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文献信息
篇名
大数据环境下超声波焊缝缺陷识别方法的研究
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
缺陷识别
主成分分析
CURE聚类算法
比对算法
年,卷(期)
2016,(23)
所属期刊栏目
模式识别与人工智能
研究方向
页码范围
176-180
页数
5页
分类号
TP391.4
字数
3456字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1605-0433
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
董本志
东北林业大学信息与计算机工程学院
51
246
7.0
13.0
2
丁文雪
东北林业大学信息与计算机工程学院
1
5
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传播情况
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引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
缺陷识别
主成分分析
CURE聚类算法
比对算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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