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针对声发射信号分类识别的问题,首先将信号特征参数中的幅度、能量、振铃计数与持续时间作为聚类分析的特征属性进行聚类,然后将每类中距离聚类中心较近的信号作为样本训练神经网络,最后利用训练好的神经网络对剩余的信号进行模式识别.实验结果表明:此方法不仅省去了神经网络对样本进行人工标示的繁琐过程,而且提高了神经网络训练效率.