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J-GLOBAL ID：201702225369329271   整理番号：17A0362880

超音波試験を用いた鋼溶接継手における欠陥のニューラルネットワークに基づく検出のための効率的な特徴選択【Powered by NICT】

Efficient feature selection for neural network based detection of flaws in steel welded joints using ultrasound testing

著者 (7件)： Cruz F.C. (Exact and Technology Sciences Department, State University of Santa Cruz, Ilheus, Brazil) ,  Cruz F.C. (Electrical Engineering Program, Federal University of Bahia, Salvador, Brazil) ,  Simas Filho E.F. (Electrical Engineering Program, Federal University of Bahia, Salvador, Brazil) ,  Albuquerque M.C.S. (Ultrasound Testing Laboratory, Federal Institute for Science, Education and Technology of Bahia, Salvador, Brazil) ,  Silva I.C. (Ultrasound Testing Laboratory, Federal Institute for Science, Education and Technology of Bahia, Salvador, Brazil) ,  Farias C.T.T. (Ultrasound Testing Laboratory, Federal Institute for Science, Education and Technology of Bahia, Salvador, Brazil) ,  Gouvea L.L. (Electrical Engineering Program, Federal University of Bahia, Salvador, Brazil)
資料名： Ultrasonics  (Ultrasonics)
巻： 73  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0379B  ISSN： 0041-624X  CODEN： ULTRA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,ニューラルネットワークに基づく意思決定支援システムのコンテキストにおける特徴の効率的な抽出と選択のための方法を研究した。データは鋼溶接継手の超音波検査,三種類の欠陥のが見られたからである。離散Fourier,ウェーブレットと余弦変換を特徴抽出に適用した。主成分分析とWilcoxon-Mann-Whitney試験のような統計的技法は最適特徴選択のための使用されている。二の異なる人工ニューラルネットワークアーキテクチャは自動分類に使用されている。提案したアプローチにより,分類器に供される,元の2500A走査サンプル点の代わりに20特徴のみを用いて高識別効率を達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自動分類 ,  意思決定支援システム ,  主成分分析 ,  *溶接継手 ,  波束 ,  統計的方法 ,  *ニューラルネットワーク ,  走査 ,  余弦変換 ,  *超音波検査 ,  *特徴選択 ,  *超音波 ,  特徴抽出 ,  *鋼
準シソーラス用語： ニューラルネットワークアーキテクチャ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 超音波評価 ,  溶接継手 ,  特徴抽出 ,  ニューラルネットワーク ,  PCA(主成分分析)

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 超音波試験 ,  鋼 ,  溶接継手 ,  欠陥 ,  ニューラルネットワーク ,  特徴選択