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J-GLOBAL ID：201702217210386704   整理番号：17A0058243

特徴融合に基づく高出力レーザ溶接状態認識【Powered by NICT】

High power laser welding state recognition based on feature fusion

著者 (4件)： Liu Yuqing (Department of Electrical Engineering, Nantong University, Nantong, Jiangsu Province, China) ,  Zheng Changwei (Department of Electrical Engineering, Nantong University, Nantong, Jiangsu Province, China) ,  Hua Liang (Department of Electrical Engineering, Nantong University, Nantong, Jiangsu Province, China) ,  Gu Juping (Department of Electrical Engineering, Nantong University, Nantong, Jiangsu Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： YAC  ページ： 187-195  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高出力ハイブリッドレーザアーク溶接と高出力CO_2レーザ溶接では,プール画像特徴に基づいて,音響信号特徴に基づいており,プール画像特徴と音響信号特徴の特徴融合に基づく溶接状態認識実験をそれぞれ実施し,認識率を比較した。特徴融合実験の過程で,主成分分析(PCA)を使用し,次元を低くし,累積寄与率は主成分の数を決定するために設定した。認識実験は,確率的ニューラルネットワーク(PNN)によって実現した。実験結果は,特徴融合に基づく溶接状態認識は,より高い速度,どちらが信頼性を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼性 ,  *レーザ溶接 ,  主成分分析 ,  *溶接 ,  画像特性 ,  アーク溶接 ,  音波信号 ,  *高出力レーザ
準シソーラス用語： 確率的ニューラルネットワーク ,  決定係数 ,  認識率 ,  *高出力 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の感覚  (EJ13040X) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴融合 ,  高出力レーザ ,  溶接状態