| 目视检测损伤检出概率BP神经网络预测模型 |
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| 引用本文： | 蒋韵尔,黄淑萍,吴奇,傅山.目视检测损伤检出概率BP神经网络预测模型[J].计算机应用,2014(Z2):172-175. |
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| 作者姓名： | 蒋韵尔 黄淑萍 吴奇 傅山 |
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| 作者单位： | 1. 上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海,200240
2. 上海交通大学 航空航天学院,上海,200240 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(11372192)。 |
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| 摘 要： | 为了获得更可靠的检出概率，提高目视检测结果准确性，保证航空维修安全，根据检测环境影响因素实验结果，选取照明条件、检测距离、检测角度、损伤深度作为检测结果影响因素，采用反向传播（ BP）神经网络，以4个影响因素作为输入层神经元，检出概率作为输出层神经元，通过网络训练对样本数据进行仿真，建立检出概率预测模型，通过比较预测和实验数据对模型进行检验。结果表明，模型预测与实验所得检出概率值均方百分比误差为4.79'，模型预测结果是有效可行的。根据目视检测损伤检出概率BP神经网络预测模型可以选择符合要求的检测条件。
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| 关 键 词： | 目视检测 冲击损伤 检出概率 反向传播神经网络 预测模型 |
Prediction model of visual inspection damage detection probability based on BP neural network |
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| JIANG Yuner
,
HUANG Shuping
,
WU Qi
,
FU Shan.Prediction model of visual inspection damage detection probability based on BP neural network[J].journal of Computer Applications,2014(Z2):172-175. |
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| Authors: | JIANG Yuner HUANG Shuping WU Qi FU Shan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | visual inspection impact damage damage detection probability Back Propagation ( BP) neural network prediction model |
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