摘要
本发明公开了一种基桩缺陷智能识别方法、系统、设备及介质,具体涉及缺陷识别技术领域,其技术要点为:获取基桩检测的应力反射波,对应力反射波进行小波包分解获得不同频带的反射波分量,并分别提取不同频带的反射波分量中的频域参数和时域参数,利用频域参数、时域参数以及结合对应的反射波分量能量系数构建多维特征向量,并生成训练集和测试集;基于训练集中的多维特征向量对BP神经网络模型进行训练,并利用测试集中的多维特征向量对训练后的BP神经网络模型迭代优化,结合渐进投影算子生成BP神经网络模型最优梯度,以得到最优的基桩缺陷识别模型;将待识别的应力反射波进行分解处理,输入到基桩缺陷识别模型中以输出得到基桩缺陷种类。
技术关键词
BP神经网络模型
基桩缺陷
多维特征向量
智能识别方法
参数
智能识别系统
应力
系统存储器
缺陷识别技术
因子
频率
处理器
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模块
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