基于稀疏建模和SVM的管道缺陷分類方法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：661 K
標簽： 稀疏建模 SVM 管道缺陷
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文檔介紹：埋地鋼質(zhì)管道缺陷識別及評估是管道檢測領(lǐng)域中長期存在的難點之一,，而實現(xiàn)對管道缺陷準確分類的前提是管道損傷信號的精準提取，針對埋地管道缺陷信號特征提出一種基于稀疏建模和支持向量機(SVM)的管道缺陷信號提取與識別方法,。通過從原始信號中學習獲得字典，將該字典采用正則化正交匹配追蹤算法構(gòu)建缺陷信號稀疏模型,，并根據(jù)壓縮感知理論獲得信號的特征向量,。進一步，采用多分類SVM將缺陷信號的特征向量與管道實際缺陷類型建立映射關(guān)系,，并通過遺傳粒子群優(yōu)化算法指導(dǎo)SVM參數(shù)選取,。結(jié)果表明：提出的分類方法可實現(xiàn)對管道缺陷損傷程度的準確劃分，該方法已經(jīng)成功通過實驗室驗證,，并成功應(yīng)用于華北某油田的工程領(lǐng)域檢測,。
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