摘要
本发明提供的基于MFCC与MLP的钢管混凝土结构脱空检测方法,包括如下步骤:步骤1,制备非脱空和多个不同脱空深度的钢管混凝土构件,并分别在其表面布置敲击测点;步骤2,分别对敲击测点进行多次敲击,记录每次敲击的音频信号;步骤3,提取音频信号的MFCC数据;步骤4,对MFCC数据进行Z‑Score处理,剔除异常数据,构建MFCC特征数据集;步骤5,MFCC特征数据集进行编码,并划分为训练集和测试集,构建MLP神经网络模型后输入训练集进行训练,获得已训练好的预测模型,测试集对预测模型进行测试,评估预测模型的预测准确性。该发明对于钢管混凝土结构脱空检测具有较高的效率,准确性以及较强的泛化能力。
技术关键词
钢管混凝土构件
钢管混凝土结构
MLP神经网络
MFCC特征
脱空检测方法
评估预测模型
更新模型参数
离散余弦变换
异常数据
训练集
音频
梯度下降算法
钢管外表面
标记缺陷
滤波器系数
信号
神经网络模型
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语义提取方法
语音
语义标签
联合损失函数
门控循环单元网络
AI语音识别
MFCC特征
发音教学
非线性特征
投影特征
双重验证方法
开关仓门
电子锁
生成通知信号
关键词
神经网络模型
反演模型
沸石
高锰酸盐指数
子系统
语义特征
农业病虫害
BiLSTM模型
MFCC特征
融合特征