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由于传统遗传算法在优化BP神经网络应用中训练速度慢、拟合效果不好,所以神经网络对管道漏磁缺陷的量化精度差。将自适应遗传算法引入到BP神经网络中,进行漏磁缺陷的尺寸反演,根据实测漏磁缺陷的数据特点,自适应设定交叉算子和变异算子的交叉率和变异率,进而优化BP网络的初始权值;采用不同尺寸的缺陷特征库训练网络,实现对缺陷长度、宽度、深度的量化。