研究目的
利用机器学习、热脉冲和红外热成像方法对电熔聚乙烯接头故障类型进行分类，以提高聚乙烯燃气管道的安全性。
研究成果
GLMNet以93.75%的分类准确率超越了k均值和随机森林算法。监督学习方法的性能优于无监督方法。扩大数据库规模提升了分类准确率。该研究凸显了机器学习技术在管道安全故障分类中的重要性。
研究不足
该研究的局限性在于样本量及所考虑的故障类型（椭圆度和不对中）。分类方法的准确性随样本数量和故障类型而变化。
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结合机器学习、热脉冲和红外热成像方法的电熔聚乙烯接头故障分类——一项比较研究
DOI：10.1016/j.infrared.2018.11.032
期刊：Infrared Physics & Technology
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
电熔接头故障类型的便捷分类能力无疑能提升聚乙烯燃气管道的安全性。因此在本研究中，我们运用机器学习拓展近期热脉冲与红外热成像方法的应用边界，以识别椭圆度与未对中故障。为此，我们扩充了实验性红外热成像数据库，并采用两阶段方法应用k均值、随机森林和GLMNet算法。k均值与随机森林的总体分类准确率分别为70.37%和84.21%；GLMNet以93.75%的分类准确率成功超越其他算法。
作者：
Marjan Doaei，M. Sadegh Tavallali，Hossein Nejati
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