| 管道缺陷漏磁信号分类与识别方法的研究 |
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| 引用本文： | 杨理践,史金阳,高松巍.管道缺陷漏磁信号分类与识别方法的研究[J].中国电子商情,2009(11). |
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| 作者姓名： | 杨理践 史金阳 高松巍 |
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| 作者单位： | 沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁省沈阳市,110870 |
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| 摘 要： | 为了提高管道漏磁检测缺陷识别的准确性和识别效率,引入支持向量机作为缺陷分类与识别的平台.利用ANSYS软件对具有不同长度、宽度和深度的多组缺陷模型进行缺陷漏磁场仿真,将仿真得到的漏磁场磁通密度数据保存在文本文件中,封装成符合LIBSVM支持向量机工具格式的训练数据,对支持向量机训练.使用训练后得到的支持向量机模型进行缺陷分类.实验结果表明,支持向量机分类性能良好,应用在漏磁检测缺陷分类中具有可行性.
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| 关 键 词： | 漏磁检测 支持向量机 统计学习理论 模式识别 超平面 缺陷分类 |
Research on Method of Classification and Recognition on Signal of Magnetic Flux Leakage in Defect of Pipeline |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | LIBSVM |
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