涡流检测中的组合神经网络模型

针对使用单一神经网络在缺陷识别中存在的输入矢量维数高,结构复杂及训练时间长等问题,本文提出了组合神经网络模型,这一模型采用逐级判别的方法,每级判断均采用独立的神经网络子模块,各模块采用随机学习算法分别进行训练.裂缝识别的计算实例表明,这一组合模型使神经网络输入变量的维数从N2降低到N,网络结构大为简化,训练速度很快,同时具有较高的缺陷识别率,可推广应用于实时涡流检测中.