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基于粗糙-模糊神经网络的焊接图像缺陷识别  
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【英文篇名】 Defect Recognition of Welding Image Based on Rough-Fuzzy Network
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【作者】 高顶; 张长明; 李国庆; 张晓光;
【英文作者】 GAO Ding~1; ZHANG Chang-ming~1; LI Guo-qing~(1; 2); ZHANG Xiao-guang~(1; 2)(1.College of Mechanical and Electrical Engineering; China University of Mining and Technology; Xuzhou 221008; China; 2.Sanhuan Ltd.of Pingdingshan Mining GroupCorporation; Pingdingshan 467092; China);
【作者单位】 中国矿业大学机电工程学院; 中国矿业大学机电工程学院 徐州; 平顶山煤业集团三环有限公司;
【文献出处】 华东理工大学学报(自然科学版) , Journal of East China University of Science and Technology(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2006年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 粗糙集; 模糊集; 神经网络; 焊接缺陷; 识别;
【英文关键词】 rough set; fuzzy set; neuron network; welding defect; recognition;
【摘要】 针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种基于粗糙模糊神经网络的缺陷识别算法。该算法充分利用了粗糙集的属性约简、模糊集的处理不精确数据以及神经网络的自学习、对任意函数逼近的优点,有效地解决了不确定建模过程中样本数据受到噪声干扰、模型结构难以确定的问题。仿真结果表明:该算法能有效地提高焊缝图像的缺陷识别能力。
【英文摘要】 To solve the problem that defect characteristics extracted from welding images are seriously disturbed by noises and lower precision of recognition algorithm,a defect recognition algorithm based on rough fuzzy neuron networks is developed.The algorithm takes full advantages of reduction of attributes of rough sets, uncertain data processing of fuzzy sets,self-learning of neuron networks,and approximation to any function.It can solve the problems in the course of uncertainly modeling,such as noise disturbanc...
【基金】 江苏省博士后科研基金资助项目(0401016B); 中国矿业大学科技基金资助项目(2005B005)
【更新日期】 2006-10-10
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 X射线无损探伤是钢焊接质量控制与检查的重要方法。在过去30年缺陷识别的研究中,多用分类器方法识别[1],取得了一定的效果,但缺陷识别率很低[2~3]。针对焊缝图像中缺陷影像千变万化、形态各异、很难得到特征参数精确值、特征和缺陷类别关系比较复杂等特点,文献[3]采用模糊神经?

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