| 注册
首页|期刊导航|数据采集与处理|多粒子群优化算法和RBF神经网络在缺陷故障参数红外智能识别中的应用

多粒子群优化算法和RBF神经网络在缺陷故障参数红外智能识别中的应用

寇蔚 孙丰瑞 杨立

数据采集与处理2008,Vol.23Issue(z1):66-72,7.
数据采集与处理2008,Vol.23Issue(z1):66-72,7.

多粒子群优化算法和RBF神经网络在缺陷故障参数红外智能识别中的应用

Application of Multi-PSO Algorithm and RBF Neural Network in Intelligent Identification of Defect Parameters in Infrared NDT/E

寇蔚 1孙丰瑞 2杨立1

作者信息

  • 1. 海军工程大学船舶与动力学院,武汉,430033
  • 2. 海军91526部队,湛江,524064
  • 折叠

摘要

关键词

粒子群/优化算法/缺陷识别/径向基函数/神经网络

分类

能源科技

引用本文复制引用

寇蔚,孙丰瑞,杨立..多粒子群优化算法和RBF神经网络在缺陷故障参数红外智能识别中的应用[J].数据采集与处理,2008,23(z1):66-72,7.

基金项目

总装"十一五"装备维修改革基金(KY38010914)资助项目. (KY38010914)

数据采集与处理

OA北大核心CSCDCSTPCD

1004-9037

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文