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一种基于遗传算法特征参数优化的瓷绝缘子损伤神经网络识别方法，属于无损检测领域。本发明采集了三类不同的瓷绝缘子试件的声信号，将采集到的声信号使用基于幅值的方法进行声信号截取，提取了三类不同的特征参数，分别为时域、形状和小波能量特征参数共32个，优化了BP神经网络输入参数，包括输入‑隐含层传递函数、隐含‑输出层传递函数和学习率。利用遗传算法优化特征值矩阵，确定了优化后的神经网络输入特征值；将测试样本特征参数按照优化的结果进行构造，并输入到训练后的BP神经网络模型中进行识别；通过计算测试样本与各类不同瓷绝缘子信号训练样本的匹配度，实现了瓷绝缘子损伤状态的高效识别。
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