[发明专利]一种基于自适应模糊神经网络的漏磁缺陷深度识别方法在审
| 申请号： | 202010517833.0 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111861985A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 唐建华;赵可天;高书鹏;薛申才;付明芮;刘雪源;袁东野;徐永杰;闫富胜 | 申请（专利权）人： | 中海油能源发展装备技术有限公司;中海石油技术检测有限公司;东北大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 张建中 |
| 地址： | 300452 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于自适应模糊神经网络的漏磁缺陷深度识别方法，该方法为：对漏磁缺陷数据进行特征提取，由提取的特征制作样本集；构建最大最小模糊神经网络，采用样本集对该神经网络进行训练并使之生成多个由最小点和最大点构成的N维聚类超盒，每一个超盒内所有样本属于同一漏磁缺陷类别；超盒的隶属度函数采用自适应隶属度函数；由隶属度函数计算待识别漏磁缺陷数据对应每个超盒的隶属度值，将隶属度值最大的超盒所对应的漏磁缺陷类别作为待识别漏磁缺陷的类别。本发明无需设置固定参数，提高了模型的自动化水平。同时采用自适应能力的隶属度函数，提高了模型识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 模糊 神经网络 缺陷 深度 识别 方法 | ||
【主权项】：
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