Application of neural network computing to thermal non-destructive evaluation (Articolo in rivista)

Type

• Articolo in rivista (Classe)
• Prodotto della ricerca (Classe)

Label

• Application of neural network computing to thermal non-destructive evaluation (Articolo in rivista) (literal)

Anno

• 1997-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi

• 10.1007/BF01413826 (literal)

Alternative label

• G. Manduchi; S. Marinetti; P. Bison; E. Grinzato (1997)
  Application of neural network computing to thermal non-destructive evaluation
  in Neural computing & applications (Print); SPRINGER-VERLAG, 175 FIFTH AVE, NEW YORK, NY 10010 (Stati Uniti d'America)
  (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori

• G. Manduchi; S. Marinetti; P. Bison; E. Grinzato (literal)

Pagina inizio

• 148 (literal)

Pagina fine

• 157 (literal)

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• E-ISSN: 1433-3058 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#url

• http://link.springer.com/article/10.1007%2FBF01413826 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroVolume

• 6 (literal)

Rivista

• Neural computing & applications (Rivista)

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• 10 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroFascicolo

• 3 (literal)

Note

• ISI Web of Science (WOS) (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni

• 1 : Istituto Gas Ionizzati del CNR, Padova, Italy; / 2,3,4 : Istituto di Tecnica del Freddo del CNR, Padova, Italy. (literal)

Titolo

• Application of neural network computing to thermal non-destructive evaluation (literal)

Abstract

• A methodological study on the use of neutral networks for defect characterisation by means of a thermal method is presented. Neural networks are used here as defect classifiers, based oil the infrared emission of the target object after heating. In this kind of application, there is a high degree of uncertainty in defect class boundaries due to several factors, such as the noise in the measurement, the uneven heating of the target object and the anisotropies in its thermal conductivity. For this reason, the classical 'l of N' coding scheme during training did not provide satisfactory results. Much better results have instead been obtained ruing a smoother activation function for the output units during training. The non-destructive evaluation of material using neural networks proved extremely satisfactory, especially when compared to the classical procedures of thermographic analysis. (literal)

Editore

• SPRINGER-VERLAG (Editore)

Prodotto di

• Institute of ionized gas (IGI) (Istituto)

Autore CNR

• GABRIELE MANDUCHI (Unità di personale interno)
• PAOLO BISON (Unità di personale interno)
• ERMANNO GRINZATO (Unità di personale interno)
• SERGIO MARINETTI (Unità di personale interno)

Insieme di parole chiave

• Keywords of "Application of neural network computing to thermal non-destructive evaluation" (Insieme di parole chiave)

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Autore CNR di

• SERGIO MARINETTI (Unità di personale interno)
• GABRIELE MANDUCHI (Unità di personale interno)
• ERMANNO GRINZATO (Unità di personale interno)
• PAOLO BISON (Unità di personale interno)

Prodotto

• Institute of ionized gas (IGI) (Istituto)

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• Neural computing & applications (Rivista)

Editore di

• SPRINGER-VERLAG (Editore)

Insieme di parole chiave di

• Keywords of "Application of neural network computing to thermal non-destructive evaluation" (Insieme di parole chiave)