本文選題：置信規(guī)則庫(kù)　切入點(diǎn)：證據(jù)理論　出處：《中國(guó)測(cè)試》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決超聲檢測(cè)缺陷精確識(shí)別問(wèn)題,綜合運(yùn)用檢測(cè)數(shù)據(jù)和專家知識(shí),研究一種基于置信規(guī)則庫(kù)(belief-rulebase,BRB)和證據(jù)推理(evidential reasoning,ER)進(jìn)行超聲檢測(cè)缺陷識(shí)別的方法。提出一種融合多種特征信息的BRB-ER缺陷識(shí)別模型,利用最小均方誤差算法進(jìn)行模型初始參數(shù)的優(yōu)化,從而提高缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確性。通過(guò)超聲檢測(cè)手段獲取某航空材料的缺陷數(shù)據(jù),并對(duì)所提出識(shí)別方法進(jìn)行驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果顯示:該方法能夠準(zhǔn)確地進(jìn)行缺陷識(shí)別,并可根據(jù)已有的產(chǎn)品缺陷類型進(jìn)行訓(xùn)練,建立更加準(zhǔn)確的缺陷識(shí)別模型。
[Abstract]:In order to solve the problem of accurate identification of ultrasonic inspection defects, comprehensive use of testing data and expert knowledge, This paper studies a method of ultrasonic defect detection based on confidence rule base (BRBB) and evidence reasoning reasoning (ERB). A new BRB-ER defect recognition model based on multiple feature information is proposed, and the initial parameters of the model are optimized by using the minimum mean square error (MMSE) algorithm. In order to improve the accuracy of defect recognition, the defect data of a certain aeronautical material is obtained by ultrasonic detection, and the proposed identification method is verified. The experimental results show that the method can accurately identify the defects. According to the existing product defect type, we can train and establish a more accurate defect recognition model.
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué)控制科學(xué)與工程系;西安理工大學(xué)自動(dòng)化與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61370031,60736026) 飛行器海上測(cè)量與控制聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室開放基金(FOM2014OF14)
【分類號(hào)】：TB559

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