基于支持向量机和特征选择的超声缺陷识别方法研究

刘清坤; 阙沛文; 郭华伟; 宋寿鹏

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基于支持向量机和特征选择的超声缺陷识别方法研究

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缺陷的自动识别在管道缺陷超声无损检测和评估中具有重要意义.提出了一个新的超声缺陷自动识别系统.该系统采用小波包分解提取超声信号的特征,采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征,并采用支持向量机(SVM)来对缺陷进行识别.为了验证系统的有效性,在实验室内作了大量的超声检测实验.实验结果表明,系统对管道缺陷具有较高的分类性能.

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来源
《中国机械工程》 |2006年第1期|9-12|共4页
作者
刘清坤; 阙沛文; 郭华伟; 宋寿鹏;
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作者单位

上海交通大学,上海,200030;

上海交通大学,上海,200030;

上海交通大学,上海,200030;

上海交通大学,上海,200030;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
超声检测; 缺陷识别; 混沌遗传算法; 特征选择; 支持向量机(SVM);

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