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位置：标准分享网>无损检测论文>巴克豪森噪声应力检测的人工神经网络数据处理方法
巴克豪森噪声应力检测的人工神经网络数据处理方法

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2006-03-27

  • 授权方式：

    共享学习

  • 资料格式：

    PDF

  • 软件等级：

  • 官方主页：

    http://www.ndt88.com

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资料简介

介绍了人工神经网络技术的原理、学习与训练方法等，以及如何建立巴克豪森噪声(BN)信号与应力间的关系。分析了实际测量结果，说明该数据处理方法能够在BN应力检测中很好地应用。

所属栏目

科研成果与学术交流

收稿日期

2006/3/27

作者单位

郝爱云:河北工程大学，河北邯郸 056021
王文军:河北工程大学，河北邯郸 056021
杨玉敏:河北工程大学，河北邯郸 056021

备注

郝爱云(1971-)，女，讲师，主要研究方向为机械设计及其自动化方面的教学和研究。

引用该论文:

HAO Ai-yun,WANG Wen-jun,YANG Yu-min.The Artificial Neural Networks Data Processing Method for Stress Testing Based on Barkhausen Noise[J].Nondestructive Testing,2007,29(10):575～577
郝爱云,王文军,杨玉敏.巴克豪森噪声应力检测的人工神经网络数据处理方法[J].无损检测,2007,29(10):575～577


参考文献

【1】

祁 欣.应力对磁、声Barkhausen噪讯频谱特征的影响[J].哈尔滨工程大学学报,1998,19(4):13-18.

【2】

祁 欣. Relationship between magnetic Barkhausen noise and the stresses, the hardness and the phase content of ferromagnetic materials[J]. Journal of Harbin Institute of Technology,2005,12(1):67-70.

【3】

倪友平.一种优化RBF神经网络训练算法及其在目标识别中的应用[J].现代电子技术,2005,(3):18-20.

【4】

金建华.人工神经网络在电磁无损检测中的应用[J].无损检测,2003,25(12):638-640.

【5】

曹玉波.基于人工神经网络的信号预测在Matlab中的研究与实现[J].吉林化工学院学报,2005,22(2):39.

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【关键词】 巴克豪森噪声信号 径向基函数 人工神经网络 Matlab软件  郝爱云 王文军 杨玉敏

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