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1、該文將其應(yīng)用于金屬斷口圖像,將變換后各頻帶輸出的L<,1>范數(shù)、平均能量、熵作為模式識(shí)別的特征.該文共收集了240幅斷口圖像進(jìn)行識(shí)別分類研究.文中分別采用了線性最小距離分類器和非線性BP(Back-Propagation)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法,對(duì)解埋、疲勞、塑坑三類金屬斷口進(jìn)行識(shí)別分類,并考慮預(yù)處理對(duì)識(shí)別分類的影響.最高識(shí)別率為100﹪,最低識(shí)別率為82.5﹪.由于受相同類型載荷的同一類斷口圖像,其特征曲線有相同的規(guī)律,因此可作為不同類
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