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한국생산제조학회 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 한국공작기계학회 2004 춘계학술대회 논문집
발행연도
2004.4
수록면
287 - 292 (6page)

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2005

초음파 비파괴 검사 기반의 용접결함 패턴분류기 성능 비교
김재열 ,  김창현 ,  김우진 외 2명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2005.10 학술대회자료

2004

초음파 비파괴 검사기법에 의한 용접결함 분류성능 비교
김재열 ,  유신 ,  김창현 외 3명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2004.10 학술대회자료
초음파 검사 기반의 용접결함 분류성능 개선에 관한 연구
김재열 ,  윤성운 ,  김창현 외 2명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2004.04 학술대회자료

초록· 키워드

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In this study, we made a comparative study of backpropagation neural network and probabilistic neural network and bayesian classifier and perceptron as shape recognition algorithm of welding flaws. For this purpose, variables are applied the same to four algorithms. Here, feature variable is composed of time domain signal itself and frequency domain signal itself. Through this process, we comfirmed advantages/disadvantages of four algorithms and identified application methods of four algorithms.
#Welding Flaw(용접결함) #Shape Recognition Algorithm(형상인식 알고리즘) #performance comparison(성능비교)

목차

Abstract
1. 서론
2. 신호형상 분류
3. Bayesian 및 Perceptron 분류기 적용
4. 역전파 및 확률 신경회로망의 적용
5. 실험장치
6. 실험결과 및 해석
7. 결론
참고문헌

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