کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7121095 | 1461464 | 2018 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Rail crack recognition based on Adaptive Weighting Multi-classifier Fusion Decision
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص خط ریل بر اساس تصمیم گیری فیوژن چند طبقه بندی سازگار با وزن سازگاری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
In order to make the full use of three-dimensional information of Magnetic Flux Leakage (MFL) signals, an Adaptive Weighting Multi-classifier Fusion Decision Algorithm is adopted for rail crack recognition. Support Vector Machine (SVM) is used to classify MFL signals from single-channel and single-direction, and then adaptive weightings of different SVMs are assigned according to entropy calculated by posterior probabilities of different SVMs. Finally, weighted majority vote strategy is used to make a comprehensive decision by fusing classification results of different channels and different directions. Effectiveness of the proposed method is testified by experiments based on measured MFL signals.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Measurement - Volume 123, July 2018, Pages 102-114
Journal: Measurement - Volume 123, July 2018, Pages 102-114
نویسندگان
Wangcai Chen, Wenbo Liu, Kaiyu Li, Ping Wang, Haixia Zhu, Yanyan Zhang, Cheng Hang,