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考虑到目前交流电磁场检测中裂纹量化精度和智能化水平的不足，将广义回归神经网络（GRNN）引入到交流电磁场检测技术中来，在有限元仿真试验基础上，选择了作为输入元素的交流电磁场信号特征向量，构建了一种适合于交流电磁场检测裂纹量化分析的GRNN模型，并利用归一化处理后的一些离散数据作为网络的训练和检测样本，使网络完成对整个裂纹交流电磁场范围内的主要信息的存储，从中发现输出和输入之间的内在关系，完成对未知点的预测。结果表明，与传统的线性插值方法以及BP网络相比，该方法建模简单，预测精度高，对原始数据的分布和边界条