|
|||||
|
|
| 基于FOA-SVM的超声信号端点检测 | |
| 作者单位： | ;1.华北电力大学自动化系 |
| 摘 要： | 在超声缺陷识别系统中,端点检测是确保缺陷准确识别的重要环节。为提高在实际探伤过程中端点检测的准确率,提出一种以果蝇算法优化支持向量机的端点检测方法。针对超声检测信号的特点,采用小波包变换提取反映该信号性质的特征向量。鉴于传统方法检出率不高及支持向量机(SVM)参数难确定的问题,利用果蝇算法(FOA)优化SVM的惩罚子和核参数,提高支持向量机建模准确度。试验结果表明:FOA-SVM模型的平均检出率达到97.5%,端点检测效果明显优于传统的双门限法、普通SVM模型和GA-SVM模型。 |
| 关 键 词： | 端点检测 果蝇算法 支持向量机 小波变换 |
Ultrasonic signal endpoint detection based on FOA optimized SVM |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |