权利要求书： 1.基于超声波探伤仪数据的钢轨螺孔裂纹识别方法，其特征是，包括：获得钢轨螺孔裂纹类伤损的扫描数据；对扫描数据进行预处理后选取典型伤损数据制作数据集，分为训练集和测试集；以一个螺孔为单位样本对数据集中的伤损数据进行正负样本标记，以标签的方式区分正负样本，建立逻辑回归模型；用训练集进行模型的训练学习，调整优化参数；基于训练好的逻辑回归模型，建立钢轨螺孔裂纹检测模型，将测试集作为输入，伤损位置信息作为输出，检验模型的螺孔裂纹检测准确率；利用测试后的钢轨螺孔裂纹检测模型对待检测的钢轨螺孔进行裂纹检测；建立逻辑回归模型，用训练集进行模型的训练学习，调整优化参数，具体为：将数据集中的数据和标签同时加载，初始化参数，选取目标优化函数、学习率、训练次数，最后将数据集导入进行训练、学习，过程中通过梯度下降的方式使代价函数的值降到最低，将最优化的参数和结构保存；假设训练集一共有m个样本，y表示原训练样本中的实际值，也就是标准答案，i表示第i个样本，hθ表示用参数θ和x预测出来的y值；整个模型需要通过训练学习，找到让代价函数J最低的权重参数，当J最低时，也就是模型拟合、预测能力最好的时候，推导出代价函数：2.如权利要求1所述的基于超声波探伤仪数据的钢轨螺孔裂纹识别方法，其特征是，获得钢轨螺孔裂纹类伤损的扫描数据并建立螺孔裂纹探伤数据库，其中，采集含有螺孔裂纹的探伤数据，截取探伤数据中含有螺孔裂纹的片段，存储到螺孔裂纹数据库。3.如权利要求1所述的基于超声波探伤仪数据的钢轨螺孔裂纹识别方法，其特征是，所述钢轨螺孔裂纹类伤损的扫描数据为经过压缩、加密的，对扫描数据进行预处理包括解压和解析，恢复探伤数据的原始面貌。4.如权利要求1所述的基于超声波探伤仪数据的钢轨螺孔裂纹识别方法，其特征是，对扫描数据进行预处理后，基于钢轨伤损不同类型在探伤数据上的通道分布特点，提取螺孔裂纹所在通道数据。5.如权利要求4所述的基于超声波探伤仪数据的钢轨螺孔裂纹识别方法，其特征是，经过预处理的扫描数据，是以脉冲计数为时间顺序的序列数据，每个脉冲计数下数值的大小代表超声回波距离探头的距离。6.如权利要求1所述的基于超声波探伤仪数据的钢轨螺孔裂纹识别方法，其特征是，对扫描数据进行预处理后选取典型伤损数据制作数据集，具体为：制作数据集时，以连续设定个脉冲
声明：
“基于超声波探伤仪数据的钢轨螺孔裂纹识别方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：中冶有色网
来源：济南大学
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2025年05月16日 ~ 18日 
