Resumen

En este estudio se propone un algoritmo mejorado de extracción de parámetros característicos para resolver el problema de la detección cuantitativa de defectos subsuperficiales. En primer lugar, se extraen los parámetros característicos comunes de la señal diferencial de corrientes inducidas pulsadas y ultrasonidos en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia. A continuación, se establecen el modelo de dispersión y el modelo ReliefF para determinar los pesos de cada parámetro. Por último, los pesos de los dos algoritmos diferentes se fusionan mediante la teoría de la evidencia D-S para determinar los parámetros de las características. En comparación con el algoritmo de parámetros de características PCA de las corrientes inducidas pulsadas o ultrasónicas, los resultados experimentales muestran que los parámetros de características extraídos por el algoritmo propuesto en este trabajo son más eficaces en la detección cuantitativa de defectos subsuperficiales. Esto conducirá a una alta precisión en los defectos subsuperficiales.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:parámetros de características, detección cuantitativa, defectos del subsuelo, algoritmo de parámetros de características pca, algoritmo mejorado de extracción de parámetros de características, teoría de la evidencia s, parámetros de características comunes, pesos, modelo relieff, diferentes algoritmos
• Keywords:feature parameters, quantitative detection, subsurface defects, pca feature parameter algorithm, improved feature parameter extraction algorithm, s evidence theory, common feature parameters, weights, relieff model, different algorithms