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基于神经网络的砼内缺定量识别
被引:3
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
卢结成
论文数:
引用数:
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机构:
王立敏
机构
:
[1]
中国科学技术大学电子科学与技术系!合肥230026
来源
:
计算机应用研究
|
2000年
/ 01期
关键词
:
缺陷识别;
智能信息处理;
特征参数提取;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
摘要
:
砼内缺的无损检测和准确识别是许多中、大型混凝土工程质量测试中的难题。然而目前的砼内缺无损检测方法尚处于定性和半定量的水平。把智能信息处理方法与超声无损检测方法相结合,提出了一种基于神经网络的砼内缺识别方法;实现了砼内缺识别的定量化和智能化,这对确保工程的质量和安全使用具有重要的实际意义。
引用
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页数:4
相关论文
共 3 条
[1]
计算机在砼内缺超声探测中的应用
卢结成
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机构:
中国科学技术大学
卢结成
吴龙标
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中国科学技术大学
吴龙标
王立敏
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机构:
中国科学技术大学
王立敏
丁晓兵
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机构:
中国科学技术大学
丁晓兵
[J].
计算机应用研究,
1997,
(05)
: 55
-
58
[2]
混凝土无损检测技术.[M].国家建筑工程质量监督检验中心主编;.中国建材工业出版社.1996,
[3]
最优化理论与算法.[M].陈宝林.清华大学出版社.1989,
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[1]
计算机在砼内缺超声探测中的应用
卢结成
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机构:
中国科学技术大学
卢结成
吴龙标
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吴龙标
王立敏
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中国科学技术大学
王立敏
丁晓兵
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机构:
中国科学技术大学
丁晓兵
[J].
计算机应用研究,
1997,
(05)
: 55
-
58
[2]
混凝土无损检测技术.[M].国家建筑工程质量监督检验中心主编;.中国建材工业出版社.1996,
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最优化理论与算法.[M].陈宝林.清华大学出版社.1989,
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