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通过对射线底片焊缝缺陷特征分析,提出了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型,并介绍了隶属度的构造和BP网络学习算法.用52个典型缺陷样本训练该模型后,对8个缺陷样本进行识别试验.试验结果表明,该方法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法.
基于模糊神经网络的焊缝缺陷识别方法的研究
【摘 要】
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通过对射线底片焊缝缺陷特征分析,提出了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型,并介绍了隶属度的构造和BP网络学习算法.用52个典型缺陷样本训练该模型后,对8个缺陷样本进行识
【机 构】
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中国矿业大学机电与材料工程学院,华东理工大学信息学院
【出 处】
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中国矿业大学学报
【发表日期】
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2003年1期
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