基于Online LS-SVM的钢铁件淬硬层深度在线检测  

Online ENDT for hardness depth of iron and steel parts based on Online LS-SVM

作　　者：贾健明[1] 颜鹏[1] 

机构地区：[1]常州信息职业技术学院机电工程系,常州213164

出　　处：《制造业自动化》2009年第5期82-84,88,共4页Manufacturing Automation

基　　金：江苏省高校自然科学研究指导性计划项目(04KJD470014);江苏省高校高新技术产业发展指导性计划项目(JHZD04-046);江苏省常州市工业科技攻关计划(CE2008070)

摘　　要：为了实现钢铁件淬硬层深度的在线电磁无损检测,提出了在线最小二乘支持向量机(OnlineLeast Square Support Vector Machine)的建模方法。Online LS-SVM是以增量学习训练SVM,以减量学习减少样本数,实现小样本估计的训练方法。实验结果表明,Online LS-SVM不仅能实现钢铁件淬硬层深度的在线电磁无损检测,而且具有学习速度快,泛化性能好,对样本依赖程度低的优点。

关 键 词：最小二乘支持向量机 人工神经网络 在线检测 电磁无损检测 硬度 

分 类 号：TG156.81[金属学及工艺—热处理]