[发明专利]一种基于集成学习的超高速撞击损伤的定量识别方法有效
| 申请号： | 202010528992.0 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN111652252B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 黄雪刚;殷春;张昊楠;石安华;赵君尧;周浩;罗庆;董文朴 | 申请（专利权）人： | 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 | 代理人： | 贾晓燕 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的超高速撞击损伤的定量识别方法，包括以下步骤：获得损伤红外重构图像；定义平均相对温度特征、平均相对能量特征和平均温度梯度特征，对表征损伤区域热量情况的物理属性进行量化；度量损伤尺寸，对规则损伤进行尺寸特征提取；通过识别损伤的边缘轮廓来实现不规则损伤的尺寸特征量化提取；通过链码技术量化损伤区域的面积、重心、长短径和周长等形态特征实现不规则损伤的形态特征提取；引入集成学习的概念，对得到的不同子数据集进行损伤定量分析；本发明提出了一系列损伤量化指标，通过将这些量化指标作为特征构建集成学习网络，并建立相应的分类器，从而实现对超高速撞击损伤类型的定量识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 超高速 撞击 损伤 定量 识别 方法 | ||
【主权项】：
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