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基于神经网络的激光超声探伤表面波的分类
  • ISSN号:1003-0972
  • 期刊名称:信阳师范学院学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051, [2]中北大学理学院,山西太原030051
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61275120,61203228,61573016)
  • 相关项目:具有年龄结构的多菌株传染病建模与最优控制研究
中文摘要:

利用3种神经网络即自组织竞争神经网络、学习向量量化神经网络和概率神经网络对激光超声探伤缺陷表面波进行分类.讨论了3种网络在不同输入情况下的分类效果.实验结果表明,这3种神经网络都可以取得良好的分类效果.

英文摘要:

The surface wave was classified by using three kinds of neural networks, i.e. self-organizing competition neural network, learning vector quantization(LVQ) neural network and probabilistic neural network (PNN). Several experiments on different input situations for the three kinds of neural networks were discussed. Experimental results indicated that three kinds of neural networks had good performances in the classification.

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期刊信息
  • 《信阳师范学院学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:信阳师范学院
  • 主办单位:信阳师范学院
  • 主编:刘彦明
  • 地址:河南省信阳市南湖路
  • 邮编:464000
  • 邮箱:xblk@xynu.edu.cn
  • 电话:0376-6393516
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0972
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1107/N
  • 邮发代号:36-122
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀科技期刊,河南省优秀学报
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5214