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粗晶奥氏体不锈钢的超声探伤受到能否有效区分有用信号与背影噪声的限制，目前人们大多倾向使用频率分隔来提高缺陷回波比例。本文则介绍一种用傅里叶变换作特征提取，用前馈网络自动识别奥氏体钢中缺陷信号的方法。在作者的实验中，这种方法的正确识别率达到９０％。
超声探伤信号的人工神经网络识别
【摘 要】
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粗晶奥氏体不锈钢的超声探伤受到能否有效区分有用信号与背影噪声的限制，目前人们大多倾向使用频率分隔来提高缺陷回波比例。本文则介绍一种用傅里叶变换作特征提取，用前馈网络
【机 构】
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同济大学声学研究所,核工业无损检测中心
【出 处】
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应用声学
【发表日期】
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1997年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金,上海市教委青年学术基金
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