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小波-神经网络在MDF缺陷定位检测中的应用被引量：3: 2008年; 本文将小波和人工神经网络相结合用于中密度纤维板(MDF)不同位置鼓泡缺陷智能定位检测。首先对不同位置缺陷振动信号进行3层小波包分解,并计算信号在各频段所占的能量率,以此作为训练样本对拓扑结构不同的BP神经网络进行学习训练,最后利用训练好的网络对不同位置鼓泡缺陷进行定位识别。研究得出在MDF鼓泡缺陷的定位检测中,通过对网络的推广性能、训练特性等因素方面综合考虑,识别左端、中部和右端3种不同位置鼓泡缺陷的最好网络模型为隐层节点为8的单层网络;第1隐层节点分别为4和6、第2隐层节点为5,传递函数同时为对数Sigmoid和分别为正切和对数Sigmoid的双隐层网络。这4种网络对左端和中部鼓泡的识别率在90%以上,对右端鼓泡的识别在80%以上。; 孙建平王逢瑚朱晓冬; 关键词：小波神经网络无损检测

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