基于支持向量机的石油管线缺陷识别方法研究  

Study on method for flaw identification based on support vector machine

作　　者：刘清坤[1] 阙沛文[1] 宋寿鹏[1] 

机构地区：[1]上海交通大学自动检测研究所,上海200030

出　　处：《传感器技术》2005年第3期30-31,34,共3页Journal of Transducer Technology

基　　金：国家863计划资助项目(2001AA602021)

摘　　要：针对管道超声检测缺陷识别问题,从数据挖掘角度,提出一种基于支持向量机的石油管线缺陷自动识别新方法。通过超声石油管线缺陷大量检测实验表明:该方法具有准确率高、推广性强、容易在线实施等优点。Aimed at pipe ultrasonic inspection flaw identification problem,with the view of data mining,a novel method based on SVM(support vector machine) for automatic oil pipeline flaw identification is studied.The ultrasonic testing experiments for oil pipeline flaw show that it has high identification accuracy,fine generation and easy implement on-line.

关 键 词：超声检测 支持向量机 缺陷识别 

分 类 号：TP878[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]