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J-GLOBAL ID：201702224633230279   整理番号：17A0097735

特異スペクトル解析-SVMに基づく木部材欠陥識別【JST・京大機械翻訳】

Wood Structure Nondestructive Detection Based on Singular Spectrum Analysis and SVM

著者 (3件)： Zhou Guoxiong (School of Electricity & information Engineering, Central South University of Forestry & Technology) ,  Chen Aibin (School of Electricity & information Engineering, Central South University of Forestry & Technology) ,  Zhou Xianyan (College of Civil Engineering and Mechanics, Central South University of Forestry and Technology)
資料名： Xitong Fangzhen Xuebao  (Xitong Fangzhen Xuebao)
巻： 28  号： 8  ページ： 1863-1868,1877  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2071A  ISSN： 1004-731X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 木部品の欠陥のために,特異的スペクトル解析(SVM)に基づく木部品の欠陥同定法を提案し,超音波試験装置を用いて木材試料をテストし,試験信号を得た。欠陥を除去するために,欠陥の大きさと角度の変化の影響を試験するために,スペクトル解析を用いて,異常値をランダムに変動させて,特性パラメータを抽出して,改良したSVMアルゴリズムを用いて特性パラメータを訓練した。木の欠陥タイプを同定した。試験結果は,この方法が標準試料とJiao縫試件の識別精度が97.5%であり,認識率が95%に達し,高い精度を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 試験信号 ,  標準片 ,  *スペクトル解析 ,  異常値 ,  超音波検査 ,  木材 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 認識率 ,  特性パラメータ ,  *特異スペクトル解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： defect recognition ,  singular spectrum analysis ,  SVM ,  PSO

分類 (2件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特異スペクトル解析 ,  木部 ,  欠陥 ,  識別