1、“.....基于神经网络的荧光磁粉检测技术探讨论文原稿。基于神经网络的荧光磁粉检测实验方案设计本文借助化奠定了良好的基础，具有重要的应用价值。参考文献金翠娥，吴远峰，刘颖卓基于机器视觉的荧光磁粉检测图像预处理方法无损检测，。磁粉探伤的特点荧光磁粉检测技术是通过缺陷造成的漏磁通来显示缺陷位置和性质的，这种磁粉的显示需要由人或机器来进行识别，因而要求荧光图像有较好的分辨率，基于神经网络的荧光磁粉检测技术探讨论文原稿在经过特征量提取和分类之后，取得了较为可观的检测效果。裂纹气泡条渣点渣和划痕种显示类型的识别率分别达到了和。但本系统也有明显的不足之处，对于些非显示，例如类似于缺陷的些特殊表面结构......”。

2、“.....正确率仅为。但实际上，轴承零件表面结构很少出现非缺陷的情况，因此析的压力。采用灰度信息匹配法可以较准确地对工件进行定位。特征提取。不同的工件具有不同的形状和缺陷类型，为了适用于不同的工件检测，因此必须对工件进行特殊提取。本文采用灰度共生矩阵对目标进行特征提取。通过观察像素的灰度变化来发现特征纹理的变化趋势。分类器设计。分类器的设计对磁粉检测图像进行了分析，通过提取表面缺陷的特征向量并输入分类器中进行分类处理。根据轴承零件的功能和结构特征，将其缺陷类型分成类，分别是裂纹气孔条形夹渣点渣及划痕。然后通过大量的缺陷样本数据对神经网络进行了个周期的训练，使系统总体误差小于......”。

3、“.....可以通过特定的学习提高准确性，这种学习行为的特点也十分显著，主要有正向传播和反向传播两种。基于神经网络的荧光磁粉检测技术探讨论文原稿。摘要荧光磁粉检测法是目前检测重要零件表面缺陷的主要技术。本文基于磁粉探伤的基本型种。基于神经网络的荧光磁粉检测技术探讨论文原稿。网络具有定的智能性，因而在设备故障诊断领域中被人们广泛采用，其工作原理可以总结为网络的第层般用于表征故障征兆，其中每个元素都与个神经元相对应，如果数据恰好通过了隐含层，那么就可以在该节点处对其进行相应的运算，该输出就代表了故障的类别。显然，网络对层数并无严格要求，但要求其激活函数具有可微的特性，这很容易让人们想到型函数......”。

4、“.....而中间有明显的波动，具有十分优良的转移特性。模糊神经网络算法模糊神经网络是模糊数学理论和神经网络理论相结合而形成的种然后以神经网络为理论基础，对零件表面的大量缺陷样本进行特征提取和分类，实验表明，该技术可以大大提高荧光磁粉检测技术的自动化程度和实用程度。神经网络的学习神经网络算法是种智能化的算法，可以通过特定的学习提高准确性，这种学习行为的特点也十分显著，主要有正向传播和反表面结构很少出现非缺陷的情况，因此对系统总体性能影响是可以接受的。结语本文对基于神经网络的荧光磁粉检测技术进行了深入的探讨，设计了套以神经网絡为理论基础的荧光磁粉检测方案。实验表明，本系统无论是在检测速度还是检出率方面均有很大的提高......”。

5、“.....再进步变换后即可获得输出信号，该输出就代表了故障的类别。显然，网络对层数并无严格要求，但要求其激活函数具有可微的特性，这很容易让人们想到型函数。型函数在两端的变化比较平滑，而中间有明显的波动，具有十分优良的转移特性。其过程将十分简单，对于简单的应用场合已经足够，因此这种形式的应用十分广泛。如果将两者进行合成再对信息进行处理，可以取得更高的信息处理效率和效果，完成些更加复杂的诊断任务，但这种高性能是以牺牲硬件资源为前提的。从当前的研究结果来看，其融合方式通常有松散型并联型串联型和结构等趋势。分类器设计。分类器的设计对神经网络的性能有着最为关键的影响......”。

6、“.....但处于同层次的神经元之间互不相干。给定组初始化权重后，网络由输入层进入后进行逐层分析，最终得到个输出模式。当输入与输出之间的误差满足要求时即完成。实验结果分析实验结果如表算法体系，它方面传承了神经网络的优点，另方面还充分借助模糊数学的分析方法实现性能优化。模糊系统和神经网络原本是两类独立的体系，两者之间如果结合起来将可以发挥更大的优势。模糊神经网络的运用实际上是研究模糊系统和神经系统对于信息处理如何进行分工。如果两个系统对信息分别进行处理传播两种。网络具有定的智能性，因而在设备故障诊断领域中被人们广泛采用，其工作原理可以总结为网络的第层般用于表征故障征兆，其中每个元素都与个神经元相对应......”。

7、“.....那么就可以在该节点处对其进行相应的运算，作为隐含层的入，再进步变换后即可获得输出信号，为荧光磁粉检测系统实现自动化和智能化奠定了良好的基础，具有重要的应用价值。参考文献金翠娥，吴远峰，刘颖卓基于机器视觉的荧光磁粉检测图像预处理方法无损检测，。摘要荧光磁粉检测法是目前检测重要零件表面缺陷的主要技术。本文基于磁粉探伤的基本原理，分析了荧光磁粉检测技术的特点示。实验结果表明，神经网络系统在经过特征量提取和分类之后，取得了较为可观的检测效果。裂纹气泡条渣点渣和划痕种显示类型的识别率分别达到了和。但本系统也有明显的不足之处，对于些非显示，例如类似于缺陷的些特殊表面结构，系统很难进行准确识别，正确率仅为。但实际上......”。

8、“.....减少图像处理和分析的压力。采用灰度信息匹配法可以较准确地对工件进行定位。特征提取。不同的工件具有不同的形状和缺陷类型，为了适用于不同的工件检测，因此必须对工件进行特殊提取。本文采用灰度共生矩阵对目标进行特征提取。通过观察像素的灰度变化来发现特征纹理的变神经网络工具箱对轴承零件表面荧光磁粉检测图像进行了分析，通过提取表面缺陷的特征向量并输入分类器中进行分类处理。根据轴承零件的功能和结构特征，将其缺陷类型分成类，分别是裂纹气孔条形夹渣点渣及划痕。然后通过大量的缺陷样本数据对神经网络进行了个周期的训练，使系统总体误差且要求背景和磁痕的颜色有较大的差异......”。

9、“.....所以，荧光磁粉检测技术受人为因素影响十分显著。为了提高图像对比度，荧光磁粉检测通常在黑暗空间进行，这种环境会使操作和判读人员产生不良心理或情绪，因而容易出现漏检或误判。当前大部分荧光磁粉均要求在紫外线下观察才有系统总体性能影响是可以接受的。结语本文对基于神经网络的荧光磁粉检测技术进行了深入的探讨，设计了套以神经网絡为理论基础的荧光磁粉检测方案。实验表明，本系统无论是在检测速度还是检出率方面均有很大的提高，同时减少了由于人为失误造成的影响，为荧光磁粉检测系统实现自动化和智神经网络的性能有着最为关键的影响，分类器依赖前馈方式达到耦合效果，但处于同层次的神经元之间互不相干。给定组初始化权重后，网络由输入层进入后进行逐层分析......”。