将小波分析和神经网络技术用于纯锌大气腐蚀研究,用图像扫描方法获取纯锌大气腐蚀形貌图像.运用小波变换对图像进行分解并提取子图像的能量值作为特征信息.用典型相关技术分析了特征值和腐蚀深度之间的典型相关性,将提取的图像特征值与相关系数的乘积作为神经网络的输入,建立了加权能量值和腐蚀失重数据间的神经网络模型,运用该模型可以对纯锌大气腐蚀失重做出预测并具有较高精度.
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