基于KSRC的MBN特征融合在铁磁材料分类中的应用

文档名：基于KSRC的MBN特征融合在铁磁材料分类中的应用
磁巴克豪森噪声分析技术可以反映铁磁材料微观组织变化特性,本文借助巴克豪森噪声采集系统获取MBN信号,提出了一种基于MBN多特征融合的核稀疏编码算法,实现了对相同奥氏体含量的不同铁磁材料和不同奥氏体含量的同一铁磁材料分类.并且通过实验数据验证了本文算法的有效性.由于分类精度较高,此方法可以用于定量检测奥氏体含量.
作者：杭成刘文波袁家雯
作者单位：南京航空航天大学自动化学院,南京211106
母体文献：2017远东无损检测新技术论坛论文集
会议名称：2017远东无损检测新技术论坛  
会议时间：2017年6月1日
会议地点：西安
主办单位：陕西省质量技术监督局,西安交通大学
语种：chi
分类号：TP3TU5
关键词：铁磁材料  分类规律  磁巴克豪森噪声信号  特征融合  核稀疏编码
在线出版日期：2021年3月22日
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