一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的漏磁缺陷量化框架

摘要：

由于传统遗传算法在优化BP神经网络应用中训练速度慢、拟合效果不好,所以神经网络对管道漏磁缺陷的量化精度差.将自适应遗传算法引入到BP神经网络中,进行漏磁缺陷的尺寸反演,根据实测漏磁缺陷的数据特点,自适应设定交叉算子和变异算子的交叉率和变异率,进而优化BP网络的初始权值;采用不同尺寸的缺陷特征库训练网络,实现对缺陷长度、宽度、深度的量化.

关键词：漏磁缺陷、尺寸量化、自适应遗传算法、BP神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TG115.28(金属学与热处理)

资助基金：重点研发计划资助项目2017YFF0108800

在线出版日期：2020-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：52-55