《表1 管道缺陷特征信息表》

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《基于稀疏建模和SVM的管道缺陷分类方法研究》

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为了获取SVM的训练样本和验证样本数据集，对实验管道进行缺陷识别试验，并将管道缺陷损伤程度分为三种：低等风险、中等风险以及高等风险，其中，数据集采用3.1节所描述的管道检测数据。对检测数据进行稀疏建模后，对样本数据与管道缺陷特征进行标记，采用管体缺陷信号的特征向量表示不同的损伤程度，每种损伤等级采集100组样本，共300组样本，其中将每种等级的前50组作为训练样本，后50组作为测试样本。根据训练样本缺陷信号与管道缺陷损伤程度对应关系，将归一化梯度能量指数（NGEI）分为三个区间，即[0，0.2]、[0.2，06]以及[0.6，1.0]，分别对应管道缺陷实际损伤程度为低等风险、中等风险以及高等风险，列举部分训练样本（管体缺陷信号的特征向量）见表1。