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J-GLOBAL ID：201702227774889595   Reference number：17A0077649

Defect Profile Reconstruction From Pulsed Eddy Current Signals Based on Radial Basis Function Neural Network

動径基底関数ニューラルネットワークに基づくパルス渦電流欠陥輪郭再構成【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Zhu Hongyun (Department of Unmanned Aerial Vehicles Engineering, Ordnance Engineering College) ,  Wang Changlong (Department of Unmanned Aerial Vehicles Engineering, Ordnance Engineering College) ,  Wang Jianbin (Department of Unmanned Aerial Vehicles Engineering, Ordnance Engineering College) ,  Jiang Tao (Department of Unmanned Aerial Vehicles Engineering, Ordnance Engineering College)
Material： Yibiao Jishu yu Chuanganqi  (Instrument Technique and Sensor)
Issue： 6  Page： 98-101  Publication year： 2016 
JST Material Number： C2449A  ISSN： 1002-1841  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： China (CHN)  Language： CHINESE (ZH)

Abstract/Point： In order to obtain the defect ...

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Thesaurus term： network structure ,  algorithm ,  *pulse ,  optimization ,  principal component analysis ,  *eddy current ,  noise reduction ,  *network ,  *reconstitution ,  attenuation constant
Semi thesaurus term： ネットワークパラメータ ,  ハイブリッド学習 ,  隠れ層 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (4)： pulsed eddy current ,  defect profile reconstruction ,  radial basis function neural network(RBFNN) ,  hybrid learning algorithm

JST classification (2)： Pattern recognition  (JE07000S) ,  Electric power system in general  (NB02000E)

Terms in the title (6)： 動径基底関数ニューラルネットワーク ,  パルス ,  渦電流 ,  欠陥 ,  輪郭 ,  再構成