是石油管道常用的无损检测方法之一_ll2 J。该方法是用励磁装置对被检铁磁材料试件进行局部磁化，并用磁敏元件对缺陷漏磁场进行检测，对检测到的数据进行分析处理就可以得到缺陷的信息。漏磁检测方法包括正问题和逆问题。正问题即漏磁场分析，已经被广泛研究一；逆问题指漏磁缺陷的重构，是由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数。逆问题远比正问题复杂，通常是不适定的。神经网络具有非线性映射能力，文献[5，6]分别用小波基函数和径向基函数神经网络实现了漏磁缺陷的重构。但以上方法不是全局优化，学习样本要足够多，输入参数要能够反映各种缺陷形式及变动范围。在学习样本数量有限时，精度难以保证；学习样本数量很多时，又易陷入“维数灾难”，泛化性能不高。支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法，它具有全局优化能力。由于它基于结构风险最小化原则，表现出很强的泛化能力，可以很好地克服局部极小点、维数灾难以及过拟合问题等传统算法所面临的诸多问题]。