简介： 本发明公开了一种基于机器学习提高无损检测精度的方法，包括依次进行的以下步骤：A、建立人工智能基本模型，收集大量检测数据作为学习数据；B、将步骤A中收集的学习数据导入人工智能基本模型中进行训练；C、将需要分析的检测数据导入训练后的人工智能基本模型中，人工智能基本模型生成检测结果。本发明使用多个目标参数并结合被测物已知状态进行人工智能学习，利用贝叶斯网络和神经元网络作为基本模型进行建模，采用决策树方法进行分析，相比传统技术，提高了目标参数的利用，且采用人工智能判断，摒弃了传统的人为经验干预，有效的提高检测结果的精度。