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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Joonpyo Lee (숭실대학교) Nam H. Jo (숭실대학교) Youngsu Roh (숭실대학교)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.5 No.4
발행연도
2010.11
수록면
666 - 671 (6page)

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Multi-layer perceptron neural networks have been constructed to classify four types of defects in steam generator tubes. Three features are extracted from the signals of the eddy current testing method. These include maximum impedance, phase angle at the point of maximum impedance, and an angle between the point of maximum impedance and the point of half the maximum impedance. Two hundred sets of these features are used for training and assessing the networks. Two approaches are involved to train the networks and to classify the defect type. One is the conjugate gradient method and the other is the Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno method which is recognized as the most popular algorithm of quasi-Newton methods. It is found from the computation results that the training time of the Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno method is much faster than that of the conjugate gradient method in most cases. On the other hand, no significant difference of the classification performance between the two methods is observed.
#Eddy current testing #Steam generator #Neural network #Quasi-Newton method

목차

Abstract
1. Introduction
2. Axisymmetric Defects and Feature Vectors
3. Neural Network
4. Computer Simulation
5. Conclusion
References

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