小波变换和神经网络在漏磁缺陷信号识别中的应用

摘要：

利用小波变换和RBF(Radius Basis Function)神经网络技术对漏磁检测系统中的缺陷信号进行分类.重点设计了试验系统,采集了四种缺陷信号,首先应用小波变换提取信号特征值,然后利用RBF神经网络训练,采用模糊聚类算法寻找基函数的中心,使缺陷的定性分类获得了很高的准确率.试验获得了较好的缺陷分类效果.

关键词：漏磁检测、小波分析、模糊聚类、神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TG115.28;TP391(金属学与热处理)

资助基金：国家科技部科研院社会公益研究资金项目Zoo-G03

在线出版日期：2007-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：197-199