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漏磁检测技术被广泛应用于铁磁材料的无损评估中, 由漏磁信号描述缺陷的几何特征一直是漏磁检测的难点。为此提出应用 LS-SVM 对缺陷轮廓进行重构的新方法, 利用蚁群算法优化 LS-SVM 及核函数的参数, 并采用剪枝算法改善 LS-SVM 的稀疏性。支持向量机输入采用漏磁信号 Bx、By分量的特征融合信号, 输出是缺陷轮廓数据,建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。实现了人工裂纹缺陷二维轮廓的重构, 并与 BP 神经网络、GA-LS-SVM 和 PSO-LS-SVM 等 3 种方法重构效果进行了比较。结果表明： 该方法速度快、 精度高, 并有很好的泛化能力, 为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。 相似文献
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