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基于支持向量机的石油管线缺陷识别方法研究
引用本文:刘清坤,阙沛文,宋寿鹏. 基于支持向量机的石油管线缺陷识别方法研究[J]. 传感器与微系统, 2005, 24(3): 30-31,34
作者姓名:刘清坤  阙沛文  宋寿鹏
作者单位:上海交通大学,自动检测研究所,上海,200030
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:针对管道超声检测缺陷识别问题,从数据挖掘角度,提出一种基于支持向量机的石油管线缺陷自动识别新方法。通过超声石油管线缺陷大量检测实验表明:该方法具有准确率高、推广性强、容易在线实施等优点。

关 键 词:超声检测  支持向量机  缺陷识别
文章编号:1000-9787(2005)03-0030-02

Study on method for flaw identification based on support vector machine
LIU Qing-kun,QUE Pei-wen,SONG Shou-peng. Study on method for flaw identification based on support vector machine[J]. Transducer and Microsystem Technology, 2005, 24(3): 30-31,34
Authors:LIU Qing-kun  QUE Pei-wen  SONG Shou-peng
Abstract:Aimed at pipe ultrasonic inspection flaw identification problem,with the view of data mining,a novel method based on SVM(support vector machine) for automatic oil pipeline flaw identification is studied.The ultrasonic testing experiments for oil pipeline flaw show that it has high identification accuracy,fine generation and easy implement on-line.
Keywords:ultrasonic inspection  SVM(support vector machine)  flaw identification
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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