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本文提出一种基于BP神经网络决策KNN算法的缺陷尺寸反演方法,利用检测装置获取的大量实验数据驱动该算法,建立了基于BP神经网络决策KNN算法的缺陷反演模型,改进了传统KNN算法反演效果受K值影响较大的问题.模型可根据多频电磁缺陷检测装置获得的检测电压信号对缺陷尺寸预测.
基于BP神经网络决策KNN算法的缺陷尺寸反演
【摘 要】
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本文提出一种基于BP神经网络决策KNN算法的缺陷尺寸反演方法,利用检测装置获取的大量实验数据驱动该算法,建立了基于BP神经网络决策KNN算法的缺陷反演模型,改进了传统KNN算法
【机 构】
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中海石油(中国)有限公司,北京,100010东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004;
【出 处】
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中国科技纵横
【发表日期】
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2019年6期
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