本发明公开了一种基于机器学习提高无损检测精度的方法,包括依次进行的以下步骤:A、建立人工智能基本模型,收集大量检测数据作为学习数据;B、将步骤A中收集的学习数据导入人工智能基本模型中进行训练;C、将需要分析的检测数据导入训练后的人工智能基本模型中,人工智能基本模型生成检测结果。本发明使用多个目标参数并结合被测物已知状态进行人工智能学习,利用贝叶斯网络和神经元网络作为基本模型进行建模,采用决策树方法进行分析,相比传统技术,提高了目标参数的利用,且采用人工智能判断,摒弃了传统的人为经验干预,有效的提高检测结果的精度。
声明:
“基于机器学习提高无损检测精度的方法” 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)