Preprocessing ultrasonic scanning data by the use of Hopfield-style neural networksстатья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 29 мая 2015 г.

Работа с статьей


[1] Preprocessing ultrasonic scanning data by the use of hopfield-style neural networks / О. A. Agapkin, Y. V. Orlov, I. G. Persiantsev, S. A. Dolenko // Pattern Recognition and Image Analysis: Advances in Mathematical Theory and Applications. — 2003. — Vol. 13, no. 2. — P. 247–249. Ultrasonic scanning with coherent data treatment by the method of acoustic holography is one of the most widely used methods of nondestructive testing of welded pipeline joints. In practice, raw data are usually highly noised and partly absent (due to the loose acoustic connection between the scanner and tested material). This results in performance degradation during further analysis. This paper describes a neural network system that makes it possible to remove noise in the raw data and to fill gaps in the ultrasonic data.

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть