大庆石油学院学报
大慶石油學院學報
대경석유학원학보
JOURNAL OF DAQING PETROLEUM INSTITUTE
2008年
1期
83-85
,共3页
漏磁检测%信号调理%特征提取%模式识别%定量识别
漏磁檢測%信號調理%特徵提取%模式識彆%定量識彆
루자검측%신호조리%특정제취%모식식별%정량식별
建立了缺陷定量识别的BP神经网络模型,为3类缺陷(孔状缺陷、坑状缺陷、裂纹缺陷)设计了专门的定量识别网络;改进了定量识别网络的均方误差函数,使网络的训练过程更为稳定和平滑,在识别训练样本时的绝对偏差均在±0.01 mm以内. 结果表明,定量识别的结果精度较高,能够满足小缺陷的精确定量识别要求.
建立瞭缺陷定量識彆的BP神經網絡模型,為3類缺陷(孔狀缺陷、坑狀缺陷、裂紋缺陷)設計瞭專門的定量識彆網絡;改進瞭定量識彆網絡的均方誤差函數,使網絡的訓練過程更為穩定和平滑,在識彆訓練樣本時的絕對偏差均在±0.01 mm以內. 結果錶明,定量識彆的結果精度較高,能夠滿足小缺陷的精確定量識彆要求.
건립료결함정량식별적BP신경망락모형,위3류결함(공상결함、갱상결함、렬문결함)설계료전문적정량식별망락;개진료정량식별망락적균방오차함수,사망락적훈련과정경위은정화평활,재식별훈련양본시적절대편차균재±0.01 mm이내. 결과표명,정량식별적결과정도교고,능구만족소결함적정학정량식별요구.
