基于TSVM的多特征融合超声金属防伪识别

发布时间：2018-03-10 05:19

  本文选题：散射信号　切入点：支持向量机　出处：《云南大学学报(自然科学版)》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用超声技术对金属材料进行防伪识别最大的优点就是非破坏性.针对单一特征值表达能力差的情况,从时域和频域对超声脉冲作用于金属材料上产生的回波进行了分析和处理,将2种信号的特征进行融合作为防伪识别信息.为实现对金属自动识别分类,以3种不同金属试样为例,利用对支持向量机构造的二叉树分类器进行识别,其正确识别率达到了93.3%.结果表明,该方法具有一定的实用价值,为金属的防伪识别提供了一种可行方法.
[Abstract]:The biggest advantage of using ultrasonic technology in anti-counterfeiting identification of metal materials is non-destructive. The echo generated by ultrasonic pulse acting on metal material is analyzed and processed from time domain and frequency domain. The features of the two signals are fused as anti-counterfeiting recognition information. Taking three different metal samples as an example, the binomial tree classifier made by support vector mechanism is used to identify, and the correct recognition rate is up to 93.3.The results show that this method has certain practical value. It provides a feasible method for the identification of metal forgery.
【作者单位】： 陕西师范大学物理与信息技术学院陕西省超声重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(11374201)
【分类号】：TB559;TG115.285

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