公开(公告)号：CN110749650A

公开(公告)日：2020-02-04

申请号：CN201910980864.7

申请日：2019-10-16

Applicant: 四川大学

Inventor： 冯子亮 ,  侯明正 ,  董朋林 ,  黄潇逸 ,  王开华 ,  刘季亭 ,  朱鑫 ,  贺思睿 ,  张欣

IPC: G01N29/04 ,  G01N29/44 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于支持向量机的锚杆锚固密实度等级评定方法，通过声波反射法获取反射信号，通过对其进行归一化等处理，得到规格化后的反射信号；根据数据长度建立不同的训练样本数据集，对每个样本建立8+N1+N2维的特征矩阵，使用人工方式获得标签向量，使用支持向量机进行训练和分类，实现了锚杆锚固密实度的等级评定。该方法的全部判定均基于时域特征进行，具有适应性好、判定结果准确的特点，有较好的应用效果。

公开(公告)号：CN110826598A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201910980865.1

申请日：2019-10-16

Applicant: 四川大学

Inventor： 冯子亮 ,  侯明正 ,  刘季亭 ,  贺思睿 ,  王开华 ,  吴晋子 ,  刘恒宇 ,  李东璐 ,  单强达

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N29/44 ,  G01N29/04

Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的锚杆锚固密实度等级评定方法，通过声波反射法获取反射信号，通过对其进行归一化、平滑和对x方向修正等处理，得到规格化后的反射信号并绘制成波形图；根据数据长度建立不同的训练样本数据集和其波形图，使用人工方式获得分类标签，使用卷积神经网络训练获得相应的训练模型；在进行具体的分类时将本次测量的波形图输入到该分类模型中，进行一次正向计算，得到各分类概率，从而实现了锚杆锚固密实度的等级评定。该方法使用标准的卷积神经网络进行判定，具有稳定性好，现场适应性强、判定结果准确等特点，有较好的应用效果。

公开(公告)号：CN110826598B

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN201910980865.1

申请日：2019-10-16

Applicant: 四川大学

Inventor： 冯子亮 ,  侯明正 ,  刘季亭 ,  贺思睿 ,  王开华 ,  吴晋子 ,  刘恒宇 ,  李东璐 ,  单强达

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01N29/44 ,  G01N29/04

Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的锚杆锚固密实度等级评定方法，通过声波反射法获取反射信号，通过对其进行归一化、平滑和对x方向修正等处理，得到规格化后的反射信号并绘制成波形图；根据数据长度建立不同的训练样本数据集和其波形图，使用人工方式获得分类标签，使用卷积神经网络训练获得相应的训练模型；在进行具体的分类时将本次测量的波形图输入到该分类模型中，进行一次正向计算，得到各分类概率，从而实现了锚杆锚固密实度的等级评定。该方法使用标准的卷积神经网络进行判定，具有稳定性好，现场适应性强、判定结果准确等特点，有较好的应用效果。

公开(公告)号：CN110749650B

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN201910980864.7

申请日：2019-10-16

Applicant: 四川大学

Inventor： 冯子亮 ,  侯明正 ,  董朋林 ,  黄潇逸 ,  王开华 ,  刘季亭 ,  朱鑫 ,  贺思睿 ,  张欣

IPC: G01N29/04 ,  G01N29/44 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供一种基于支持向量机的锚杆锚固密实度等级评定方法，通过声波反射法获取反射信号，通过对其进行归一化等处理，得到规格化后的反射信号；根据数据长度建立不同的训练样本数据集，对每个样本建立8+N1+N2维的特征矩阵，使用人工方式获得标签向量，使用支持向量机进行训练和分类，实现了锚杆锚固密实度的等级评定。该方法的全部判定均基于时域特征进行，具有适应性好、判定结果准确的特点，有较好的应用效果。