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针对煤矿机械缺陷超声信号的非平稳特性,利用小波包和基于聚类的广义RBF神经网络进行缺陷的智能识别.重点研究了利用小波包方法提取反映不同缺陷性质的特征值和GRBF神经网络分类方法.并以机械焊接缺陷为研究对象,进行了实验研究.结果表明该方法与其他方法相比,具有较高的缺陷分类准确率.
一种基于聚类的GRBF网络机械缺陷识别方法
【摘 要】
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针对煤矿机械缺陷超声信号的非平稳特性,利用小波包和基于聚类的广义RBF神经网络进行缺陷的智能识别.重点研究了利用小波包方法提取反映不同缺陷性质的特征值和GRBF神经网络分类方法.并以机械焊接缺陷为研究对象,进行了实验研究.结果表明该方法与其他方法相比,具有较高的缺陷分类准确率.
【机 构】
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西安科技大学通信学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2012年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51074121）, 陕西省教育厅科学研究计划（2010JK659）
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