专利汇可以提供一种海涂围堤堤身内部缺陷程度识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种海涂围堤堤身内部 缺陷 程度识别方法,利用红外热成像技术及 人工神经网络 ,包括若干台红外热成像仪、若干USB连接设备和一台用于接收、处理数据、编写人工神经网络程序模型、训练该模型并输出孔洞深度的计算机,一台红外热成像仪配一个USB连接设备,采用了红外热成像技术来探测堤身表面的 温度 等数据,定性得出损伤部位,避免采用大量的人 力 物力到现场采集数据,从而降低了科学的危险性和不确定性;利用红外热成像仪获得新的海堤表面温度、湿度、红外区范围数据时,利用训练完成的神经网络模型输出精确的海堤孔洞深度预测值。该方法操作简单,易于测量,检测周期短,精确程度且节省了大量的人力物力。,下面是一种海涂围堤堤身内部缺陷程度识别方法专利的具体信息内容。
1.一种海涂围堤堤身内部缺陷程度识别方法,利用红外热成像技术及人工神经网络,海涂围堤堤身内部缺陷程度识别包括以下步骤:
(1)建立一个包含一个输入层、一个隐含层以及一个输出层的神经网络模型,在该神经网络模型的输入层输入现场温度、湿度、红外区范围数据、温度差异数据,神经网络模型的输出为孔洞深度;
(2)利用红外热成像仪得到现场温度、湿度、红外区范围数据、温度差异以及与这些数据一一对应的孔洞深度数据训练神经网络模型,反复调整网络中的连接权值以使神经网络模型的预测值和实测值之间的误差达到最小,通过这组连接权值而建立的模型即为训练完成的神经网络模型;其中误差是通过计算目标值与输出值之间的均方差和相关系数来确定;
(3)当利用红外热成像仪获得新的海堤表面温度、湿度、红外区范围数据时,即可利用训练完成的神经网络模型输出孔洞深度预测值。
2.根据权利要求1所述的一种海涂围堤堤身内部缺陷程度识别方法,其特征在于:所述温度差异是由空气温度和采用红外热成像得到的红外热图像中所反应的混凝土表面的温度计算所得。
3.根据权利要求1所述的一种海涂围堤堤身内部缺陷程度识别方法,其特征在于:所述步骤(2)中的均方差的计算公式为: 其中yk和 分别是神
经网络的预测值和观测值,n是数据的个数,k表示第k个数据。
4.根据权利要求1所述的一种海涂围堤堤身内部缺陷程度识别方法,其特征在于:所述步骤(2)中的相关系数计算公式为:
其中 和 分别是预测值和观测值的平均值,yk表示神经网络的预测值。
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