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基于小波包分析与支持向量机的桩身缺陷严重程度识别方法

         

摘要

本文首先简单介绍了小波包变换及支持向量机,其次对自动识别缺陷严重程度的4种(共9个)具有可行性的特征向量进行了简要介绍,然后利用软件提取缺陷桩检测信号的特征参量,构建训练及预测数据样本,针对不同的特征参量组合进行了不同数量的训练数据样本、不同寻找最优参数的方法、不同核函数的训练与预测对比分析,得到了一种最优的情况下的模型文件,最后使用其对模型桩及工程桩进行桩身缺陷严重程度的识别验证,说明缺陷严重程度自动识别方法在超声透射法基桩完整性检测中应用的可行性。

著录项

  • 来源
    《公路交通科技:应用技术版 》 |2018年第11期|P.216-220|共5页
  • 作者单位

    北京市道路工程质量监督站;

    道路工程材料与检测鉴定技术北京市重点实验室;

    北京智博联科技股份有限公司;

    北京市道路工程质量监督站;

    道路工程材料与检测鉴定技术北京市重点实验室;

    北京智博联科技股份有限公司;

    北京市道路工程质量监督站;

    道路工程材料与检测鉴定技术北京市重点实验室;

    北京智博联科技股份有限公司;

    北京市道路工程质量监督站;

    道路工程材料与检测鉴定技术北京市重点实验室;

    北京智博联科技股份有限公司;

    北京市道路工程质量监督站;

    道路工程材料与检测鉴定技术北京市重点实验室;

    北京智博联科技股份有限公司;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 桩基 ;
  • 关键词

    小波包分析 ; 支持向量机; 特征参量 ; 异常程度指数; 自动识别 ;

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