【摘 要】
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为解决超声检测缺陷精确识别问题,综合运用检测数据和专家知识,研究一种基于置信规则库（belief-rulebase,BRB）和证据推理（evidential reasoning,ER）进行超声检测缺陷识别的方法。
【机 构】
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火箭军工程大学控制科学与工程系,西安理工大学自动化与信息工程学院
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为解决超声检测缺陷精确识别问题,综合运用检测数据和专家知识,研究一种基于置信规则库（belief-rulebase,BRB）和证据推理（evidential reasoning,ER）进行超声检测缺陷识别的方法。提出一种融合多种特征信息的BRB-ER缺陷识别模型,利用最小均方误差算法进行模型初始参数的优化,从而提高缺陷识别的准确性。通过超声检测手段获取某航空材料的缺陷数据,并对所提出识别方法进行验证。试验结果显示：该方法能够准确地进行缺陷识别,并可根据已有的产品缺陷类型进行训练,建立更加准确的缺陷识别模型
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