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工程设计学报
工程设计学报  2008, Vol. 15 Issue (3): 182-186    
机电一体化和智能化系统设计理论、方法与技术     
基于复小波变换和支持向量机的缺陷类型识别
 杨克己1, 方文平1, 乔华伟1, 黄一春2
1. 浙江大学 现代制造工程研究所,浙江 杭州 310027；
2. 浙江大学宁波理工学院 信息科学与工程分院,浙江 宁波 315100
Study on ultrasonic flaw identification based on complex wavelet transform and support vector machine
 YANG  Ke-Ji1, FANG  Wen-Ping1, QIAO  Hua-Wei1, HUANG  Yi-Chun2
1. Institute of Modern Manufacture Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China; 2. Department. of Information Science and Engineering, Ningbo Institute of Techonology, Zhejiang University, Ningbo 315100, China
 全文: PDF(306 KB)   HTML
摘要： 针对传统缺陷检测存在的工序繁琐、不易在线实施、准确率低、容易受人为因素影响,以及用人工神经网络对小样本事件进行缺陷类型识别时存在泛化能力差和过学习等问题,提出一种基于复小波变换和支持向量机（SVM）模式识别理论的缺陷类型识别新方法．在利用小波对超声缺陷回波信号进行消噪的基础上,采用复小波变换获得缺陷回波信号的包络并提取其特征参数,构成输入特征向量后运用支持向量机进行分类．实验结果表明,该方法具有识别准确率高、泛化能力强、容易实现在线处理等优点．
关键词： 复小波变换;  支持向量机;  缺陷类型识别    
出版日期: 2008-06-28
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杨克己
方文平
乔华伟
黄一春

引用本文:

杨克己, 方文平, 乔华伟, 黄一春. 基于复小波变换和支持向量机的缺陷类型识别[J]. 工程设计学报, 2008, 15(3): 182-186.

YANG Ke-Ji, FANG Wen-Ping, QIAO Hua-Wei, HUANG Yi-Chun. Study on ultrasonic flaw identification based on complex wavelet transform and support vector machine[J]. Chinese Journal of Engineering Design, 2008, 15(3): 182-186.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/    或    https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/Y2008/V15/I3/182

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