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提出了一種基于支持向量機(jī)超聲波在線(xiàn)檢測(cè)缺陷識(shí)別方法。首先采用小波包分析來(lái)提
取超聲信號(hào)的特征信息，產(chǎn)生訓(xùn)練和測(cè)試樣本；然后利用支持向量機(jī)分類(lèi)方法對(duì)缺陷進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，支持向量機(jī)能夠快速、有效地識(shí)別缺陷，比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的分類(lèi)性能和推廣能力，是一種有效的超聲缺陷識(shí)別方法。
關(guān)鍵詞：超聲波檢測(cè)；小波包分析；支持向量機(jī)；缺陷識(shí)別
Abstract：A novel automatic identification system of flaws is presented in this paper. Wavelet packet Analysis is applied to feature extraction of ultrasonic signals, and the support vector machine is employed to perform the identification task. The experimental results suggest that the support vector machine processes better classification performance and spreading potential than neural network under the small study sample condition.
Key words：Ultrasonic Testing, Wavelet Packet Analysis, Support Vector Machine, Flaw Identification
取超聲信號(hào)的特征信息，產(chǎn)生訓(xùn)練和測(cè)試樣本；然后利用支持向量機(jī)分類(lèi)方法對(duì)缺陷進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，支持向量機(jī)能夠快速、有效地識(shí)別缺陷，比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的分類(lèi)性能和推廣能力，是一種有效的超聲缺陷識(shí)別方法。
關(guān)鍵詞：超聲波檢測(cè)；小波包分析；支持向量機(jī)；缺陷識(shí)別
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