将电磁无损检测原理与聚类分析相结合,利用改进的神经网络聚类学习方法,对钢铁材质进行检测,结果证明,该方法作为一种新的自适应模式识别技术,比传统的电磁检测准确度高,误判率低.

针对钢铁材质质量的检测问题,依据电磁无损检测原理,结合聚类分析技术,利用神经网络聚类学习方法,通过实验研究,提出了一种新的自适应模式识别技术.试验结果表明,该技术比传统的电磁无损检测准确度高,误判率低.