一种基于精确谱矩的粗糙表面分形参数识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110877676.9
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/02;G06N3/08;G06F17/11
申请日期：
2021-08-01
申请人：
北京工业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于精确谱矩的粗糙表面分形参数识别方法
申请号	CN202110877676.9	申请日期	2021-08-01
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-30	公开/公告号	CN113723460A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;7;/;1;1查看分类表>
申请人	北京工业大学	申请人地址	北京市朝阳区平乐园100号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京工业大学	当前权利人	北京工业大学
发明人	姜凯;刘志峰;张建涛;苏贺旺;杨聪彬;赵永胜
代理机构	北京思海天达知识产权代理有限公司	代理人	沈波

摘要

本发明公开了一种基于精度谱矩的粗糙表面分形识别方法，包括：(1)建立精确谱矩数学方程；(2)生成全域分形维数的谱矩参数对应表；(3)搭建人工神经网络的分形参数识别模型；工程表面具有自相似、自仿射等分形特征，利用级数形式的WM函数在有限区间可微，推导出含分形参数的精确谱矩方程，即m0、m2、m4，其次根据给定的理论分形参数Di和Gi生成一系列谱矩参数表，然后以谱矩为输入层、分形参数为输出层，建立一种分形参数识别神经网络模型。本发明提高了表面分形参数辨识的精确性，明显优于传统方法，如PSD、SF、RMS等方法，对表面摩擦、磨损、接触特性研究有着重要的指导意义。

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