[金属工艺] 小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用

11 0

admin 发表于 2025-1-19 13:00 | 查看全部阅读模式

小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用
利用小波变换和RBF(Radius Basis Function)神经网络技术对漏磁检测系统中的缺陷信号进行分类。重点设计了试验系统，采集了四种缺陷信号，首先应用小波变换提取信号特征值，然后利用RBF神经网络训练，采用模糊聚类算法寻找基函数的中心，使缺陷的定性分类获得了很高的准确率。试验获得了较好的缺陷分类效果。

标题：小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用

作者：胡浪涛,何辅云,查君君,

关键词：漏磁检测,小波分析,模糊聚类,神经网络,

发表日期：2007年4月

2025-1-19 12:07 上传

小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用.pdf

文件大小:: 450.16 KB

下载次数:: 60

高速下载

小波, 变换, 神经网络, 漏磁, 缺陷

【温馨提示】您好！以下是下载说明，请您仔细阅读：
1、推荐使用360安全浏览器访问本站，选择您所需的PDF文档，点击页面下方“本地下载”按钮。
2、耐心等待两秒钟，系统将自动开始下载，本站文件均为高速下载。
3、下载完成后，请查看您浏览器的下载文件夹，找到对应的PDF文件。
4、使用PDF阅读器打开文档，开始阅读学习。
5、使用过程中遇到问题，请联系QQ客服。

本站提供的所有PDF文档、软件、资料等均为网友上传或网络收集，仅供学习和研究使用，不得用于任何商业用途。
本站尊重知识产权，若本站内容侵犯了您的权益，请及时通知我们，我们将尽快予以删除。

[金属工艺] 小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用

相关帖子

能源电力

化工

建筑工程

机械

电子信息

医药

科学