王丽莎，李梦洁，汪路明，叶杭璐，刘半藤，王章权

（浙江树人大学 信息科技学院，浙江 杭州 310015）

     摘  要：超声波检测的脉冲回波信号在时频域中含有丰富信息，为有效提取缺陷特征相关的信息并对缺陷进行分类，文章提出一种J_max-Fisher多特征优选的方法.首先对超声波脉冲回波信号在时域、频域及小波域中提取多维特征构成多特征提取技术框架；然后计算单维特征Fisher判据函数以获得不同特征维数下的最优特征组合；再进行Fisher降维，采用离散距离比作为指标获得最优特征维数，确定最优特征组合进行缺陷分类.实验证明，同常规的方法相比，该方法在缺陷分类识别上具有更高的准确率.

    关键词：神经网络；超声检测；特征优化；缺陷分类识别

    中图分类号：TP277                     文献标识码：A                  文章编号：1671-2714（2017）03-0012-05