考虑到目前交流电磁场检测中裂纹量化精度和智能化水平的不足,将广义回归神经网络(GRNN)引人到交流电磁场检测技术中来,在有限元仿真试验基础上,选择了作为输人元素的交流电磁场信号特征向量,构建了一种适合于交流电磁场检测裂纹量化分析的GRNN模型,并利用归一化处理后的一些离散数据作为网络的训练和检测样本,使网络完成对整个裂纹交流电磁场范围内的主要信息的存储,从中发现输出和输人之问的内在关系,完成对未知点的预测。结果表明,与传统的线性插值方法以及BP网络相比,该方法建模简单,预测精度高,对原始数据的分布和边界条
