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本发明公开了基于卷积神经网络的陶瓷热冲击损伤程度检测方法及系统，包括以下步骤：获取陶瓷材料的热冲击实验强度数据及对应的裂纹图片，并根据强度值变化规律对裂纹图片进行分类标记；将标记好的裂纹图片预处理后分为训练集和验证集；将训练集和验证集输入提前搭建好的卷积神经网络模型中进行训练；在训练过程中使用随机梯度下降法进行训练，得到分类预测模型；将待检测的裂纹图片输入分类预测模型，输出预测分类结果。本发明提出了一种热冲击损伤表征方法，优化了模型训练过程，提高了陶瓷材料热冲击损伤程度分类准确率及分类效率，降低
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113344919 B
(45)授权公告日 2021.11.23
(21)申请号 202110879361.8 (51)Int.Cl.
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