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第七专题 人工神经网络在涡流检测信号处理中的应用
被引：11
作者：
施克仁
何朝晖
机构：
[1] 清华大学机械系
来源：
关键词：
人工神经网络;
隐层;
输出层;
阻抗图;
学习率;
惯性参数;
学习效率;
涡流检测信号;
缺陷信号;
前向网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TH878 [无损探伤仪器];
学科分类号：
0804 ;
080401 ;
081102 ;
摘要：
<正> 涡流检测作为一种非破坏性检测方法,在金属材料无损检测领域得到了广泛的应用,但由于影响涡流的因素太多,所以涡流检测的定性、尤其是定量分析一直是个难点。尽管在现有的各种仪器中采用了相位分析法、频率分析法及幅值鉴别法等信号处理方法,但最终的缺陷识别仍只能靠人眼来判别。这样就存在以下一些问题:①没有充分利用涡流检测信号的有价值的
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