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应用支持向量机和人工神经网络对大气次声信号识别的初步实验
被引量：
9
1
作者
吴涢晖
邹士亚
+1 位作者
庞新良
陈晓雷
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020年第2期207-215,共9页
针对短时窗平均/长时窗平均算法从次声台站监测数据中提取的信号仍然包含噪声的问题,对支持向量机和人工神经网络的机器学习方法进行了研究。采用小波包分解的方法对信号进行重构,提取出各频带内的重构信号能量特征,对事件信号和噪声进...
针对短时窗平均/长时窗平均算法从次声台站监测数据中提取的信号仍然包含噪声的问题,对支持向量机和人工神经网络的机器学习方法进行了研究。采用小波包分解的方法对信号进行重构,提取出各频带内的重构信号能量特征,对事件信号和噪声进行了识别实验,并分析了提高识别能力的方法,为工程应用提供理论参考。实验结果表明,在训练数据集不大的情况下,通过优化模型结构可以将两种方法的识别能力提高到可以接受的水平。
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关键词
次声信号检测
小波包分解
神经网络
支持向量机
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职称材料
大气低频声信号识别深度学习方法研究
被引量：
5
2
作者
吴涢晖
赵子天
+1 位作者
陈晓雷
邹士亚
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期758-765,共8页
针对全面禁核试低频声监测中需要对大气低频声信号进行有效识别的问题,对深度神经网络中的卷积神经网络进行了研究,提出了一种将低频声信号转换为图像,然后采用卷积神经网络进行识别,并对学习过程进行改进的方法。将该方法与基于人工设...
针对全面禁核试低频声监测中需要对大气低频声信号进行有效识别的问题,对深度神经网络中的卷积神经网络进行了研究,提出了一种将低频声信号转换为图像,然后采用卷积神经网络进行识别,并对学习过程进行改进的方法。将该方法与基于人工设计特征的支持向量机方法进行了对比实验,实验结果表明,在训练数据集不大的情况下,通过改进学习过程的卷积神经网络可以挖掘出信号的潜在特征,具有和支持向量机同等的识别能力。
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关键词
大气低频声
卷积神经网络
深度学习
信号识别
支持向量机
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职称材料
放射性烟羽扩散反问题解模型的初步研究
3
作者
施加松
常芸芬
+1 位作者
吴涢晖
李发明
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期761-768,共8页
本文采用最频值理论建立放射性烟羽扩散反问题的目标函数,结合遗传算法构建了一种放射性烟羽扩散反问题解模型;采用Fortran语言编写了相应的程序,其中为提高遗传算法的搜索效率,对遗传算法中的选择、交叉和变异算子进行了优化;最后利用...
本文采用最频值理论建立放射性烟羽扩散反问题的目标函数,结合遗传算法构建了一种放射性烟羽扩散反问题解模型;采用Fortran语言编写了相应的程序,其中为提高遗传算法的搜索效率,对遗传算法中的选择、交叉和变异算子进行了优化;最后利用模拟数据和风洞数据进行了反问题求解实验。结果表明,在扩散模型与监测数据适应性较高的情况下,该模型精度很高,但当适应性降低时,解的精度也降低。
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关键词
最频值
遗传算法
反问题
放射性
烟羽扩散
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职称材料
题名
应用支持向量机和人工神经网络对大气次声信号识别的初步实验
被引量：
9
1
作者
吴涢晖
邹士亚
庞新良
陈晓雷
机构
防化研究院
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020年第2期207-215,共9页
文摘
针对短时窗平均/长时窗平均算法从次声台站监测数据中提取的信号仍然包含噪声的问题,对支持向量机和人工神经网络的机器学习方法进行了研究。采用小波包分解的方法对信号进行重构,提取出各频带内的重构信号能量特征,对事件信号和噪声进行了识别实验,并分析了提高识别能力的方法,为工程应用提供理论参考。实验结果表明,在训练数据集不大的情况下,通过优化模型结构可以将两种方法的识别能力提高到可以接受的水平。
关键词
次声信号检测
小波包分解
神经网络
支持向量机
Keywords
Infrasound signal detection
Wavelet packet decomposition
Neural network
Support vector machine
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
大气低频声信号识别深度学习方法研究
被引量：
5
2
作者
吴涢晖
赵子天
陈晓雷
邹士亚
机构
军事科学院防化研究院
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期758-765,共8页
文摘
针对全面禁核试低频声监测中需要对大气低频声信号进行有效识别的问题,对深度神经网络中的卷积神经网络进行了研究,提出了一种将低频声信号转换为图像,然后采用卷积神经网络进行识别,并对学习过程进行改进的方法。将该方法与基于人工设计特征的支持向量机方法进行了对比实验,实验结果表明,在训练数据集不大的情况下,通过改进学习过程的卷积神经网络可以挖掘出信号的潜在特征,具有和支持向量机同等的识别能力。
关键词
大气低频声
卷积神经网络
深度学习
信号识别
支持向量机
Keywords
atmospheric low-frequency sound
convolution neural network
deep learning
signal recognition
support vector machine
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
放射性烟羽扩散反问题解模型的初步研究
3
作者
施加松
常芸芬
吴涢晖
李发明
机构
防化研究院
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期761-768,共8页
文摘
本文采用最频值理论建立放射性烟羽扩散反问题的目标函数,结合遗传算法构建了一种放射性烟羽扩散反问题解模型;采用Fortran语言编写了相应的程序,其中为提高遗传算法的搜索效率,对遗传算法中的选择、交叉和变异算子进行了优化;最后利用模拟数据和风洞数据进行了反问题求解实验。结果表明,在扩散模型与监测数据适应性较高的情况下,该模型精度很高,但当适应性降低时,解的精度也降低。
关键词
最频值
遗传算法
反问题
放射性
烟羽扩散
Keywords
maximum frequency value
genetic algorithm
inverse problem
radioactivity
plume diffusion
分类号
TL73 [核科学技术—辐射防护及环境保护]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用支持向量机和人工神经网络对大气次声信号识别的初步实验
吴涢晖
邹士亚
庞新良
陈晓雷
《应用声学》
CSCD
北大核心
2020
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
大气低频声信号识别深度学习方法研究
吴涢晖
赵子天
陈晓雷
邹士亚
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
放射性烟羽扩散反问题解模型的初步研究
施加松
常芸芬
吴涢晖
李发明
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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