| 基于小波包和概率神经网络的焊接缺陷识别 |
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| 引用本文： | 陈渊. 基于小波包和概率神经网络的焊接缺陷识别[J]. 仪表技术与传感器, 2010, 0(8) |
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| 作者姓名： | 陈渊 |
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| 作者单位： | 西安科技大学理学院,陕西西安,7100541 |
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| 基金项目： | 西安科技大学培育基金 |
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| 摘 要： | 在焊接缺陷的超声检测中,对缺陷进行定性分析是超声无损检测与评价的关键内容,也是超声检测研究领域的热点和难点。针对焊接缺陷超声回波信号的特点,利用小波包变换提取反映缺陷性质的特征值,运用概率神经网络对缺陷进行识别,并与BP网络、RBF网络的识别结果进行比较。实际焊接缺陷的实验结果表明,概率神经网络的识别正确率高,训练和测试速度快,可靠性高。
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| 关 键 词： | 焊接缺陷 超声检测 小波包 概率神经网络 识别 |
Recognition of Welding Flaws Based on Wavelet Packet and PNN |
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| CHEN Yuan. Recognition of Welding Flaws Based on Wavelet Packet and PNN[J]. Instrument Technique and Sensor, 2010, 0(8) |
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| Authors: | CHEN Yuan |
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