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改进深度残差收缩网络的端到端合成语音检测
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作者 曾高俊 芦天亮 +2 位作者 任英杰 李御瑾 彭舒凡 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期1076-1086,共11页
合成语音的滥用导致了诸多现实问题,研究相应的鉴伪技术对于保护公民人身财产安全、保障社会与国家安全具有重大意义。传统的合成语音检测多采用手工设计特征与后端分类器相结合的方式,前端手工特征设计涉及复杂的先验知识,使用单一手... 合成语音的滥用导致了诸多现实问题,研究相应的鉴伪技术对于保护公民人身财产安全、保障社会与国家安全具有重大意义。传统的合成语音检测多采用手工设计特征与后端分类器相结合的方式,前端手工特征设计涉及复杂的先验知识,使用单一手工特征模型检测效果不理想,而进行多特征融合则导致模型参数量较大。同时,目前多数检测方法还存在跨数据集泛化性差的问题。为解决上述问题,提出了一种基于改进深度残差收缩网络的端到端合成语音检测方法。融合通道注意力机制重新设计自适应阈值学习模块,提高了阈值学习的精度;设计并引入帧注意力机制模块,为不同的帧赋予不同的关注程度,提高了模型的特征选择能力;设计并引入了具有两种超参数的改进小波阈值函数,增强阈值化模块抑制无关特征的能力;设计了一种基于改进深度残差收缩网络端到端合成语音检测网络,输入原始语音即可判别其是否为合成语音。基于ASVspoof2019 LA数据集的对比实验结果显示,所提方法将基线模型的等错误率与最小串联检测成本函数分别降低了85%与84%。基于ASVspoof2015 LA数据集的跨库测试结果验证了所提方法的泛化性能。 展开更多
关键词 合成语音检测 深度残差收缩网络 帧注意力 小波阈值函数
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基于连续小波卷积神经网络的轴承智能故障诊断方法 被引量:1
2
作者 耿志强 陈威 +1 位作者 马波 韩永明 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2069-2075,共7页
传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的... 传统故障诊断方法存在特征提取有限和故障检测不准确的问题,为此提出新的轴承智能故障诊断方法.构建连续小波卷积层取代卷积神经网络(CNN)中的初始卷积层,用于提取轴承数据的初级特征;使用增强ACON激活函数处理提取的振动信号;设计新的计算空间,提高CNN的整体自适应性.在凯斯西储大学轴承数据集上开展滚动轴承故障诊断方法对比实验.结果表明,与传统基于CNN、快速傅里叶变换-CNN、长短时记忆CNN故障诊断方法相比,所提方法的故障诊断精度分别提高了7.45、4.46和1.53个百分点,CNN的收敛速度更快.在不同工况的泛化任务中,所提方法的平均准确率为99.64%,准确性和泛化能力良好. 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 连续小波 自适应激活函数 轴承 故障诊断
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基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术
3
作者 仲崇丽 路龙宾 刘华 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第6期174-178,共5页
自适应光学波前校正过程易受复杂背景、光照强度、噪声信号等问题的干扰,导致校正的效果降低。为了解决上述问题,提出基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术。通过相位差法实现自适应光学波前的探测,采用小波变换算法... 自适应光学波前校正过程易受复杂背景、光照强度、噪声信号等问题的干扰,导致校正的效果降低。为了解决上述问题,提出基于深度学习的机载遥感通信系统自适应光学波前校正技术。通过相位差法实现自适应光学波前的探测,采用小波变换算法剔除其中的噪声,避免噪声对校正过程产生干扰。根据深度神经网络的预测与自学习能力构建动力学模型网络、策略网络与决策单元,通过与校正阈值的对比,完成机载遥感通信系统自适应光学波前的校正。实验结果表明,所提方法的斯特列尔比接近1,且校正时间短、校正效果好。 展开更多
关键词 波前畸变函数 离散小波变换 深度神经网络 最佳校正策略 校正阈值
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基于RBF神经网络的睡眠分期方法研究与应用
4
作者 陈玉 杨涛 徐铮 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第4期371-379,共9页
目的提出一种基于径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的睡眠分期方法,设计一套能够根据用户身心恢复状态调节唤醒时间的智能唤醒系统,以优化用户睡眠时长,减轻醒后不适感。方法基于心率变异性和睡眠分期等相关理论知识,通过... 目的提出一种基于径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络的睡眠分期方法,设计一套能够根据用户身心恢复状态调节唤醒时间的智能唤醒系统,以优化用户睡眠时长,减轻醒后不适感。方法基于心率变异性和睡眠分期等相关理论知识,通过低功耗心率带采集人体心电信号,选取最优小波变换对采集到的心电信号精准去噪,对径向基函数神经网络进行反复训练后,筛选出10个关键的特征向量,以构建睡眠分期模型。睡眠分期信息通过STM32处理器传输到手机客户端,系统根据预先设计的优化唤醒机制在用户身心恢复到最佳状态时将其唤醒。结果基于睡眠分期模型的算法平均识别准确率可达88.9%,卡帕(Kappa)系数为0.839,相较于其他算法,该算法具有较高的准确率。结论该智能唤醒系统的采集成本较低,算法简便高效,其唤醒机制科学合理,可以使用户舒适醒来,对改善用户醒后状态具有重要意义。 展开更多
关键词 睡眠分期 心率变异性 小波变换 径向基函数神经网络 智能唤醒
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面向工业用户的混合DWT-DE-RNN电力负荷预测
5
作者 陆心怡 关艳 +1 位作者 高曦莹 王馨璐 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第10期73-78,共6页
电力负荷短期预测对于电力行业规划发展具有重要意义。随着电力市场的改革发展,电力负荷的短期预测对于工业制造型企业有效降低用能成本显得极为重要。然而,实际荷载序列数据体现出多重复杂特性,例如非线性、非平稳性和时间变化等因素... 电力负荷短期预测对于电力行业规划发展具有重要意义。随着电力市场的改革发展,电力负荷的短期预测对于工业制造型企业有效降低用能成本显得极为重要。然而,实际荷载序列数据体现出多重复杂特性,例如非线性、非平稳性和时间变化等因素影响。这里提出一种由离散小波变换(DWT)、差分进化算法(DE)和径向基函数神经网络(RBFNN)组成的三级混合集成短期负荷预测方法。DWT用于分解负荷数据以获得良好的用电特征;DE用于获得RBFNN预测所需的最佳可调参数。使用PJM公用数据集2001年负荷数据和辽宁省某地工业园区2015年整年数据对这里混合集成方法(DWT-DE-RBFNN)进行了评估。将DWT-DE-RBFNN方法与其他三种主流耦合方法(RBFNN、BPNN、SaDE-ELM)进行了比较。统计分析表明,这里所提方法在MAPE、MAD和RMSE的三种标准尺度上表现出更好的预测精度,体现了该方法的先进性。 展开更多
关键词 混合短期负荷预测 离散小波变换 差分进化 径向基函数神经网络
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小波变换、神经网络和小波网络的函数逼近能力分析与比较 被引量:33
6
作者 刘志刚 王晓茹 +1 位作者 何正友 钱清泉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2002年第20期39-44,共6页
基于对小波变换和神经网络之间内在联系的分析 ,利用神经网络不同激励函数的线性组合构造出了相应的小波函数 ,得出小波函数作为神经网络的激励函数与普通神经网络的激励函数在本质上是一致的结论 ,并引入了小波网络。通过对小波变换、... 基于对小波变换和神经网络之间内在联系的分析 ,利用神经网络不同激励函数的线性组合构造出了相应的小波函数 ,得出小波函数作为神经网络的激励函数与普通神经网络的激励函数在本质上是一致的结论 ,并引入了小波网络。通过对小波变换、神经网络和小波网络函数逼近能力的理论分析与比较 ,认为小波网络在函数逼近方面具有明显的优势 ,并且分别利用这 3种方式对一典型函数进行了仿真逼近的验证。 展开更多
关键词 小波变换 神经网络 小波网络 函数逼近 信号处理
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子波核函数网络 被引量:16
7
作者 张莉 周伟达 焦李成 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期223-227,共5页
提出一种子波核函数网络作为支撑矢量机的一种替代学习机 ,仿真实验验证了子波核函数网络的逼近性能和识别性能都可以与相应的支撑矢量机相媲美 ,并优于子波神经网络 .
关键词 支撑矢量机 子波核函数网络 函数逼近 模式识别 子波神经网络 学习机
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钢结构损伤识别中Db族小波函数选择 被引量:16
8
作者 杨晓楠 唐和生 +1 位作者 陈镕 薛松涛 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1568-1572,1577,共6页
在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(DaubechiesⅠ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现... 在基于小波分析的结构损伤识别研究中,小波函数的选择是首先要考虑的问题.选取了部分Db(DaubechiesⅠ)族小波函数,采用小波概率神经网络方法,对一个4层钢框架进行损伤识别研究,探讨了选择不同Db族小波函数对损伤识别结果的影响.研究发现,正则性好、消失矩大等特性的小波函数其损伤识别效果最好. 展开更多
关键词 钢框架结构 损伤识别 Db族小波函数 小波分析 神经网络
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粒子群算法在小波神经网络中的应用 被引量:15
9
作者 岑翼刚 秦元庆 +1 位作者 孙德宝 李宁 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2004年第12期2783-2785,2788,共4页
利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数'{,,(,)}mnmnabwab进行优化,取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较,仿真数据表明,PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高,且在... 利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数'{,,(,)}mnmnabwab进行优化,取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较,仿真数据表明,PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高,且在粒子数目较大的情况下能有效避免BP网络无法避免的局部极小值问题。 展开更多
关键词 粒子群 小波神经网络 函数逼近 局部极小值
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基于小波网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制 被引量:17
10
作者 史婷娜 田洋 夏长亮 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期190-194,共5页
通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析,提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法.该方法构建小波网络模型,采用梯度下降法对网络进行训练.网络训练分为离线训练和在线训练,由离... 通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析,提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法.该方法构建小波网络模型,采用梯度下降法对网络进行训练.网络训练分为离线训练和在线训练,由离线训练初步确定网络隐层节点的小波平移因子、尺度因子及网络输出层权值,以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整.从而由电机的相电流、端电压映射出电机的换相信号,取代了传统的位置传感器.最后仿真及实验结果表明,该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号. 展开更多
关键词 永磁无刷直流电机 小波函数 神经网络 无位置传感器控制 梯度下降法
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基于改进GA的WRBF神经网络设计与应用 被引量:6
11
作者 陈得宝 赵春霞 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期370-374,共5页
针对单独自动设计径向基函数(RBF)网络和小波网络过程中对样本要求过于严格,以及输出层线性求和运算可能造成样本类别交叠的问题,结合两种网络结构简单的优点,设计了一种新的四层前馈神经网络——小波径向基网络(Wavelet radial basis n... 针对单独自动设计径向基函数(RBF)网络和小波网络过程中对样本要求过于严格,以及输出层线性求和运算可能造成样本类别交叠的问题,结合两种网络结构简单的优点,设计了一种新的四层前馈神经网络——小波径向基网络(Wavelet radial basis network,WRBF)。该网络在结构上,第一隐层对输入样本进行小波映射,实现对输入空间的压缩;第二隐层对第一隐层输出进行第二次非线性映射;在网络的训练方法上,利用多阶染色体混合编码实现两隐层间的选择性连接,并对遗传算法(Genetic algorithm,GA)进行改进,利用改进的GA同时优化网络结构和参数。通过对多输入单输出系统和热能表系数模型进行实验,结果表明:改进的GA减小了早熟收敛的发生,所设计的网络具有较高的建模精度。 展开更多
关键词 小波网络 径向基函数网络 小波径向基函数网络 遗传算法
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小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用 被引量:10
12
作者 黄明辉 李子萌 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 1998年第5期490-493,共4页
介绍了小波神经网络的基本概念及其构造,并针对齿轮箱故障的复杂性,综合利用小波函数的特点,构造了用于齿轮箱故障诊断的小波网络,对齿轮箱的状态进行判别,实现故障诊断.实验结果表明,小波神经网络在故障诊断领域具有良好的实用性.
关键词 神经网络 小波神经网络 故障诊断 齿轮箱
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基于泛函网络的周期来压预测方法研究 被引量:24
13
作者 崔铁军 马云东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第06A期243-246,共4页
为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的泛函网络(FN)预测方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量。基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用FN模型进行训练。最后,将各个FN模型得到的... 为预测周期来压,构建了基于小波和混沌优化的泛函网络(FN)预测方法。该方法利用小波分解技术将所选的样本集数据分解成不同频率的分量。基于混沌理论对分量相空间进行重构。各重构分量分别使用FN模型进行训练。最后,将各个FN模型得到的预测分量进行小波重组,得到完整的周期来压荷载预测波形。通过在重构时的计算发现,荷载的时序序列有一定的混沌性。通过模拟并与3种其它模型进行比较发现,基于小波和混沌优化FN的预测模型得到的最终周期来压荷载波的精度更高,收敛性也较好,但是,时间成本较大。 展开更多
关键词 周期来压预测 小波处理 混沌优化 泛函网络
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多分辨正交多小波网络的结构与算法研究 被引量:6
14
作者 王军锋 冯象初 宋国乡 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1411-1413,共3页
小波网络是函数逼近的有力工具。利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络。分析了该网络用于函数逼近时的性质,讨论了其结构并在此基础上给出了调整网络权系数的算法。理论... 小波网络是函数逼近的有力工具。利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络。分析了该网络用于函数逼近时的性质,讨论了其结构并在此基础上给出了调整网络权系数的算法。理论分析和GHM多小波网络及db2单小波网络对几种非线性函数的仿真结果都表明,当函数具有一定的光滑性时,正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络。 展开更多
关键词 神经网络 小波网络 函数逼近
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小波神经网络逼近非线性函数算法 被引量:8
15
作者 刘泓 莫玉龙 《应用科学学报》 CAS CSCD 1998年第2期163-169,共7页
介绍用于函数近似的一种新型神经网络——小波神经网络,该小波神经网络采用的函数是sigmoid函数的组合.文中从理论上阐明了小波神经网络对某些时频有限的非线性函数的逼近能力,并实际建立了一个前馈小波神经网络,同时讨论了... 介绍用于函数近似的一种新型神经网络——小波神经网络,该小波神经网络采用的函数是sigmoid函数的组合.文中从理论上阐明了小波神经网络对某些时频有限的非线性函数的逼近能力,并实际建立了一个前馈小波神经网络,同时讨论了如何选择小波母函数及如何减少该神经网络规模的算法.实验结果表明这种小波神经网络可以在较小规模的基础上实现对这类非线性函数的逼近. 展开更多
关键词 小波 神经网络 函数逼近 非线性函数
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小波神经网络在海底石油管道漏磁缺陷检测中的应用 被引量:7
16
作者 金涛 阙沛文 陶正苏 《石油大学学报(自然科学版)》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期83-86,91,共5页
海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信... 海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷的漏磁信号识别缺陷的形态参数,噪声消除和缺陷识别是其中的关键问题。利用噪声信号和测试信号在各个尺度上波谱的不同特征,基于小波变换来消除管道漏磁检测中的噪声信号,并根据正交小波多尺度多分辨率特点,把信号分解成各相互独立的频带,构建一个小波神经网络系统,通过输入漏磁信号的特征量识别缺陷的参数。漏磁检测数据处理实验表明该小波变换能较好地去除检测信号中的主要噪声,所建立的缺陷识别小波神经网络系统具有收敛速度快、逼近精度高等特点。 展开更多
关键词 海底管道 漏磁检测信号处理 小波神经网络 形态参数 噪声消除 缺陷识别
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基于小波神经网络的时变谐波信号检测 被引量:14
17
作者 边海龙 陈光 杜天军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期104-109,共6页
电力系统中存在大量的由于非线性器件对电网电压电流整流、逆变而产生的时变谐波。该文提出使用小波神经网络(wavelet neural network,WNN)算法对这一类谐波进行检测。利用小波变换的时频聚焦特性可得出信号的时变信息;将小波对信号的... 电力系统中存在大量的由于非线性器件对电网电压电流整流、逆变而产生的时变谐波。该文提出使用小波神经网络(wavelet neural network,WNN)算法对这一类谐波进行检测。利用小波变换的时频聚焦特性可得出信号的时变信息;将小波对信号的自适应时频分割特性引入神经网络,提高神经网络的逼近和收敛性能;给出网络参数的选定方案;确定网络的训练算法;分析算法的时效性;并与其它检测方法做出比较。经仿真试验表明,该文所述的方法提高了检测的精度和效率。 展开更多
关键词 时变谐波检测 小波神经网络 Shannon小波函数 整流电路谐波
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小波网络的研究进展与应用 被引量:26
18
作者 刘志刚 王晓茹 钱清泉 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期73-79,85,共8页
首先从小波分析和神经网络各自存在的问题出发 ,对小波网络的产生原因和产生形式进行了研究 ;接着分别从连续小波变换、正交小波变换、小波框架和小波基拟合几方面 ,详细地介绍了小波网络的构造理论 ;然后从小波函数的选择、网络参数初... 首先从小波分析和神经网络各自存在的问题出发 ,对小波网络的产生原因和产生形式进行了研究 ;接着分别从连续小波变换、正交小波变换、小波框架和小波基拟合几方面 ,详细地介绍了小波网络的构造理论 ;然后从小波函数的选择、网络参数初始化、隐层节点数确定和参数调节算法几方面对小波网络的学习过程进行了讨论 ;最后介绍了小波网络的应用 。 展开更多
关键词 小波网络 小波变换 函数逼近 学习算法
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小波Hopfield神经网络及其在优化中的应用 被引量:7
19
作者 徐耀群 孙明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第32期42-43,47,共3页
通过把Hopfield神经网络的sigmoid激励函数替换为Morlet小波函数,提出了一种新型的Hopfield神经网络——小波Hopfield神经网络(WHNN)。由于Morlet小波函数具有良好的局部逼近能力和较高的非线性度,因此WHNN在非线性函数寻优上表现出令... 通过把Hopfield神经网络的sigmoid激励函数替换为Morlet小波函数,提出了一种新型的Hopfield神经网络——小波Hopfield神经网络(WHNN)。由于Morlet小波函数具有良好的局部逼近能力和较高的非线性度,因此WHNN在非线性函数寻优上表现出令人满意的较高精确度的效果。一个典型的函数优化例子表明小波Hopfield神经网络比Hopfield神经网络有较高的精确度。 展开更多
关键词 小波函数 HOPFIELD神经网络 函数优化
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采用小波基神经网络进行埋地管道缺陷特征提取 被引量:4
20
作者 李莺莺 靳世久 魏茂安 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2005年第4期68-72,共5页
由管道漏磁检测的信号描述出管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的重点,本文采用小波基神经网络的方法,建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的关系映射。通过ISODATA动态聚类的算法和小波理论中二值扩展的方法选取基函数的中... 由管道漏磁检测的信号描述出管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的重点,本文采用小波基神经网络的方法,建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的关系映射。通过ISODATA动态聚类的算法和小波理论中二值扩展的方法选取基函数的中心,经过多层分辨率的训练,网络输出表明该网络可以较准确的反映出缺陷的几何特征,为管道缺陷的特征提取提供了一种可行的方法。 展开更多
关键词 小波基神经网络 漏磁检测 ISODATA 特征提取 管道缺陷 神经网络 小波基 埋地 几何特征 信号描述
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