【摘 要】
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针对多传感器管道缺陷检测数据融合精度不高的问题，本文提出了一种改进鸟群算法与加权正则化极限学习机相结合的多传感器检测管道缺陷数据融合方法。首先利用电磁超声导波、漏磁以及涡流检测设备采集管道缺陷数据，将高斯核函数样本权重矩阵和正则化参数引入极限学习机中，建立加权正则化极限学习机数据融合模型；而后通过引入混沌变量和高斯扰动、优化警惕行为以及改变飞行行为中步长因子来优化鸟群算法，采用改进鸟群算法优化加权
【基金项目】
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中石油总公司-西南石油大学创新联合体（2020CX040000）；
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针对多传感器管道缺陷检测数据融合精度不高的问题，本文提出了一种改进鸟群算法与加权正则化极限学习机相结合的多传感器检测管道缺陷数据融合方法。首先利用电磁超声导波、漏磁以及涡流检测设备采集管道缺陷数据，将高斯核函数样本权重矩阵和正则化参数引入极限学习机中，建立加权正则化极限学习机数据融合模型；而后通过引入混沌变量和高斯扰动、优化警惕行为以及改变飞行行为中步长因子来优化鸟群算法，采用改进鸟群算法优化加权正则化极限学习机输入层到隐含层的连接权值和隐含层的偏置；最后利用多仪器检测管道缺陷数据融合平台进行实验分析。实验结果表明，采用改进鸟群算法优化加权正则化极限学习机的多仪器检测管道缺陷数据融合模型的误差最小，仅为2.33%，有效提高了多仪器检测管道缺陷数据的融合精度。
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