용접결함의 패턴인식을 위한 분류기 알고리즘의 성능 비교

윤성운; 김창현; 김재열

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤성운 김창현 김재열

저널정보: 한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국공작기계학회 논문집 Vol.15 No.3

발행연도: 2006.6

수록면: 39 - 44 (6page)

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In this study, we nodestructive test based on ultrasonic test as inspection method and compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as pattern recognition algorithm of welding flasw. For this purpose, variables are applied the same to two algorithms. Where, feature variables are zooming flaw signals of reflected whole signals from welding flaws in time domain. Through this process, we confirmed advantages/disadvantages of two algorithms and identified application methods of two algorithms.

#Welding Flaw(용접결함) #Classifier Algorithm(분류기 알고리즘) #Backpropagation Neural Network(역전파 신경망) #Probabilistic Neural Network(확률신경망) #Pattern Recognition(패턴인식) #Ultrasonic Test(초음파 검사)

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