作者：王芳红; 张明达; 孙益辉; 黎天复合绝缘子超声波检测bp神经网络支持向量机
摘要：超声波检测法广泛地应用于复合绝缘子无损检测中,常规的超声波检测通常依靠经验来判断缺陷类型、缺陷大小及位置,得出的结果往往不准确。为提高复合绝缘子超声波探伤信号的识别能力,研究了两种超声回波信号的智能识别方法,采用BP神经网络和支持向量机等方法对复合绝缘子超声检测信号进行识别分类。结果表明,BP神经网络在小样本下的缺陷识别准确率较低;采用支持向量机对超声回波信号的识别准确率要比BP神经网络的识别准确率高,但在大样本情况下缺陷识别运行时间要比BP神经网络长。
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