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中国腐蚀与防护学报  2005, Vol. 25 Issue (5): 257-261     
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小波分析和神经网络研究纯锌大气腐蚀
王守琰;宋诗哲
天津大学材料学院
PREDICTIVE MODEL BASED ON WAVELET TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR ZINC ATMOSPHERIC CORROSION
Shouyan Wang;Shizhe Song
天津大学材料学院
全文: PDF(146 KB)  
摘要: 将小波分析和神经网络技术用于纯锌大气腐蚀研究,用图像扫描方法获取纯锌大气腐蚀形貌图像.运用小波变换对图像进行分解并提取子图像的能量值作为特征信息.用典型相关技术分析了特征值和腐蚀深度之间的典型相关性,将提取的图像特征值与相关系数的乘积作为神经网络的输入,建立了加权能量值和腐蚀失重数据间的神经网络模型,运用该模型可以对纯锌大气腐蚀失重做出预测并具有较高精度.
关键词 人工神经网络小波分析大气腐蚀    
Abstract:A computation approach using wavelet transformation and artificial neural network (ANN) to analyze and quantify the atmospheric corrosion of zinc by corrosion morphology image is described.A scanner is used to obtain the corrosion morphology images of zinc samples.Multi-resolution wavelet analysis is performed on the selected image to obtain energy values as feature vectors.The canonical correlation analysis is used to gain the correlative coefficient between the features and the corrosion loss.The weighted features were analyzed to obtain the material loss due to corrosion by using an ANN model.The resu lts indicated that the computational methods developed for corrosion analysis could provide reasonable results for estimating material loss due to corrosion morphological image.
Key wordsArtificial Neural Network    wavelet transformation    atmospheric corrosion    zinc
收稿日期: 2004-04-22     
ZTFLH:  TG171  
通讯作者: 宋诗哲     E-mail: szsong@tju.edu.cn

引用本文:

王守琰; 宋诗哲 . 小波分析和神经网络研究纯锌大气腐蚀[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2005, 25(5): 257-261 .
Shouyan Wang, Shizhe Song. PREDICTIVE MODEL BASED ON WAVELET TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR ZINC ATMOSPHERIC CORROSION. J Chin Soc Corr Pro, 2005, 25(5): 257-261 .

链接本文:

https://www.jcscp.org/CN/      或      https://www.jcscp.org/CN/Y2005/V25/I5/257

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