《表1 脱空缺陷检测准确率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于多源特征融合的无砟轨道砂浆层脱空病害检测方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

%

为了验证本文方法的有效性，将弹性波特征与探地雷达特征分别采用支持向量机进行分类训练，并与本文算法进行对比。同时为了验证支持向量机的二分类优势，选用多元回归模型[8]对多源融合特征进行分类建模。本文实际采集了340组实验数据集（其中含脱空缺陷的有140组，不含脱空缺陷的有200组），按照等比例方式，每次随机选取112组脱空样本和160组非脱空样本作为训练数据集，剩余的样本集作为测试数据集。根据上述方式，分别独立进行5次仿真计算并统计每次的样本检测识别率（样本检测识别率=检测识别正确的样本个数/测试样本总个数）。具体统计结果如表1所示。