【摘 要】
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该文采用Daubechies四点小波和标准的金字塔结构小波交换,对断口图像进行二级小波交换后各个频带输出的L1范数、能量和熵作为断口分类的特征,并采用线性最小距离分类器和非线
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该文采用Daubechies四点小波和标准的金字塔结构小波交换,对断口图像进行二级小波交换后各个频带输出的L1范数、能量和熵作为断口分类的特征,并采用线性最小距离分类器和非线性BP人工神经网络分类器对等轴塑坑、腐蚀疲劳、河流花样、拉长塑坑、韧性疲劳和韧性沿晶等六种典型的断口进行了分类.在采用最小距离分类器分类时,根据特征本身的离散程度对特征加权处理,并对三种特征进行了比较分析.实验研究表明,不管是线性分类器和非线性分类器,都取得了很好的分类效果.该文还在此基础上,研究了噪声和图像预处理对分类器的影响.研究表明,尖锐化处理能够提高分类器的分类精度.
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