CAJ | 학술논문

针对目前使用的支持向量机(Support vector machine,SVM)核函数在缺陷轮廓重构问题中不能逼近任意目标函数的问题,将小波理论与支持向量机核方法进行结合形成小波支持向量机.同时,根据多分辨率逼近思想引入多尺度小进支持向量机回归模型并将其运用到脉冲漏磁缺陷的三维轮廓重构中.实验中,将缺陷漏磁信号水平分量Bx作为多尺度小波支持向量机网络的输入,缺陷的几何参数长度、宽度、深度作为输出,通过对样本的训练建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷三维轮廓图的映射关系,实现了缺陷的三维轮廓重构.实验结果表明该方法具有小波良好的抗噪能力、多足度逼近方法较高的精度以及SVM很好的泛化能力.
침대목전사용적지지향량궤(Support vector machine,SVM)핵함수재결함륜곽중구문제중불능핍근임의목표함수적문제,장소파이론여지지향량궤핵방법진행결합형성소파지지향량궤.동시,근거다분변솔핍근사상인입다척도소진지지향량궤회귀모형병장기운용도맥충루자결함적삼유륜곽중구중.실험중,장결함루자신호수평분량Bx작위다척도소파지지향량궤망락적수입,결함적궤하삼수장도、관도、심도작위수출,통과대양본적훈련건립료유결함적루자신호도결함삼유륜곽도적영사관계,실현료결함적삼유륜곽중구.실험결과표명해방법구유소파량호적항조능력、다족도핍근방법교고적정도이급SVM흔호적범화능력.