基于层次式多子网神经网络的缺陷识别

摘要：

针对单一神经网络在涡流无损检测中存在识别精度低、训练时间长和识别范围小的缺点,提出了一种适用于实时在线检测的神经网络结构--层次式多子网神经网络.该网络包括一个总网和各层子网,可以将一个复杂的任务分成多个小任务去完成,能快速识别出缺陷有无、走向以及大小.由于每个网络采用改进的径向基神经网络优化隐含节点数,利用小波多尺度边缘检测方法提取输入信号的特征值以简化输入节点数,网络结构得到极大简化.结果表明,层次式多子网神经网络适用于实时在线检测.

关键词：涡流检测、层次式多子网、径向基神经网络、在线检测

所属期刊栏目：29

分类号：TG115.28(金属学与热处理)

资助基金：河北省自然科学基金602378;河北省教育厅博士科研项目B2001206

在线出版日期：2007-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：251-254