一种基于声发射特性判别微观开裂模式的机器学习算法

摘要

本发明公开了一种基于声发射特性判别微观开裂模式的机器学习算法，首先，利用试验监测到的声发射平均频率(记为AF)与仰角余切(记为RA)形成初始无标记数据集。其次，根据开裂模式类别构造权重向量，并迭代计算得到数据聚类的中心点，进而对数据集之中的向量进行标记。然后，求出数据集所对应的拉格朗日乘子向量，再计算得到数据集的线性聚类方程，最终得到开裂模式的线性判别标准。本发明适用于声发射判别开裂模式特性能够成立的所有材料，适用于材料、构件和结构的力学试验(包括静力、动力、疲劳、冲击、耐久性试验)，相比于现有技术更具有客观性与普适性。