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人工神经网络的输入矢量是信号的特征参量，对信号特征参量的正确选择与提取是采用神经网络智能判别成功的关键。组合神经网络模型，采用分级判别法使网络输入变量维数由N2 降到N，网络结构大为简化，训练速度很快，具有较高的缺陷识别率和实用价值。

为求解涡流逆问题，先要建立缺陷识别的数学模型，有形状规则的人工缺陷、边界复杂的自然缺陷、单缺陷和多缺陷等模型；在媒质类型方面，有复合材料和被测件表面磁导率变化等模型。

缺陷的尺寸大小对漏磁场影响也很大，当缺陷宽度相同而深度不同时，漏磁场随着缺陷深度的增加而增大，在一定范围内两者近似成直线关系。