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金属材料是工业材料中最重要的组成部分，金属工件在各个行业中得到广泛的应用，因此使得其质量检测与控制尤为必要。电磁无损检测作为一种非破坏性检测方法，在金属材料无损检测领域得到了广泛的应用，但由于影响电磁检测的因素太多，所以电磁检测的定性、定量分析一直是个难点。基于上述问题，本文在研制和改进无损检测仪的基础上，研究探讨了神经网络聚类学习算法，取得了一定的进展。由于神经网络的高速并行处理、分布存贮信息等特性符合人类视觉系统的基本工作原则，具有很强的自学习性、自组织性、容错性、高度非线