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声发射神经网络模式识别

The Neural Network of Acoustic Emission for Pattern Recognition

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【作者】 刘国光程青蟾李燮里张月兰

【Author】 Liu Guoguang;Cheng Qingchan;Li Xieli;Zhang Yuelan East China University of Sclence and Technology, Shanghai 200237, China

【机构】 华东理工大学华东理工大学 上海 200237上海 200237上海 200237

【摘要】 利用工件在加载与卸载时所产生的声发射信号,作为神经网络模式识别的输入特征,并对输出量进行模糊化隶属度计算,用BP学习法对连接权重系数进行优化,成功地实现了对工件样本组的训练和分类。

【Abstract】 The acoustic emission signals produced when iron workpiece is loaded and unloaded are used as inputcharacteristics of pattern recognition for neural network. Meanwhile the fuzzy subordinate degree is calculatedfor network output. The connection weight factors are optimized through BP learning. The training and classifi-cation for workpiece sample group are successfully fulfilled.

【关键词】 声发射神经网络质量检测
【Key words】 Acoustic emissionNeural networkQuality evaluation
  • 【文献出处】 仪器仪表学报 ,Chinese Journal of Scientific Instrument , 编辑部邮箱 ,2003年S2期
  • 【分类号】TP391.4
  • 【被引频次】20
  • 【下载频次】215
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