科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2013年
22期
6636-6640
,共5页
石宏%张维亮%田中笑%李楠
石宏%張維亮%田中笑%李楠
석굉%장유량%전중소%리남
D-S证据理论%RBF神经网络%叶片损伤图像%图像识别
D-S證據理論%RBF神經網絡%葉片損傷圖像%圖像識彆
D-S증거이론%RBF신경망락%협편손상도상%도상식별
D-S evidence theory%radial basis neural networks%blades damage image%mage recognition
针对航空发动机叶片损伤图像采集过程中存在的不确定性因素及单一RBF网络或D-S证据理论在叶片损伤图像识别中存在的不足,提出一种基于D-S证据理论和RBF网络相融合的决策级信息融合损伤图像识别算法.首先,用RBF网络对损伤图像进行初步识别；然后,将RBF网络识别输出结果作为D-S证据理论的基本可信度分配；最后,利用D-S联合规则进行合成,得出最终识别结果.通过单一优化RBF网络的图像识别结果和融合识别结果的对比分析,证明了该方法在航空发动机叶片损伤图像识别方面的优越性.
針對航空髮動機葉片損傷圖像採集過程中存在的不確定性因素及單一RBF網絡或D-S證據理論在葉片損傷圖像識彆中存在的不足,提齣一種基于D-S證據理論和RBF網絡相融閤的決策級信息融閤損傷圖像識彆算法.首先,用RBF網絡對損傷圖像進行初步識彆；然後,將RBF網絡識彆輸齣結果作為D-S證據理論的基本可信度分配；最後,利用D-S聯閤規則進行閤成,得齣最終識彆結果.通過單一優化RBF網絡的圖像識彆結果和融閤識彆結果的對比分析,證明瞭該方法在航空髮動機葉片損傷圖像識彆方麵的優越性.
침대항공발동궤협편손상도상채집과정중존재적불학정성인소급단일RBF망락혹D-S증거이론재협편손상도상식별중존재적불족,제출일충기우D-S증거이론화RBF망락상융합적결책급신식융합손상도상식별산법.수선,용RBF망락대손상도상진행초보식별；연후,장RBF망락식별수출결과작위D-S증거이론적기본가신도분배；최후,이용D-S연합규칙진행합성,득출최종식별결과.통과단일우화RBF망락적도상식별결과화융합식별결과적대비분석,증명료해방법재항공발동궤협편손상도상식별방면적우월성.
