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基于固定网格小波神经网络的不规则波中船舶横摇运动在线预报
被引量：
8
1
作者
黄柏刚
邹早建
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期693-705,共13页
船舶横摇运动预报对于船舶安全与作业非常重要。本文应用固定网格小波神经网络在线预报不规则波中的船舶横摇运动。该固定网格小波神经网络由离散的小波激活函数组成,其结构和参数可以基于滑动数据窗在线调整;在每一个滑动数据窗,误差...
船舶横摇运动预报对于船舶安全与作业非常重要。本文应用固定网格小波神经网络在线预报不规则波中的船舶横摇运动。该固定网格小波神经网络由离散的小波激活函数组成,其结构和参数可以基于滑动数据窗在线调整;在每一个滑动数据窗,误差下降比判据被用来从小波函数库中选择重要的小波函数项来构建小波神经网络模型,直到该模型可以较好地表达所研究的非线性系统,获得的模型一般比较简洁。预报结果表明,仅仅几个小波函数项就可以很好地捕捉到不规则波中船舶横摇运动的非线性动力学内在特性,这不仅展示了小波函数很强的非线性表达能力,也证实了所采用的建模方法对于预报船舶在不规则波中的横摇运动的有效性。
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关键词
船舶横摇运动
不规则
波
在线预报
固定网格小波神经网络
滑动数据窗
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职称材料
基于多尺度小波分析的汉字字体识别
被引量：
2
2
作者
李雪妍
郭树旭
郜峰利
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第B06期21-23,共3页
字符识别系统的研究已取得很大成功,要恢复版面信息的原貌,就要对字体进行识别。文中提出了一种基于小波能量分布比例特征的多尺度小波分析的汉字字体识别算法,通过对字符图像进行小波分析以及网格化,提取小波能量分布比例特征作为小波...
字符识别系统的研究已取得很大成功,要恢复版面信息的原貌,就要对字体进行识别。文中提出了一种基于小波能量分布比例特征的多尺度小波分析的汉字字体识别算法,通过对字符图像进行小波分析以及网格化,提取小波能量分布比例特征作为小波特征,应用BP神经网络在文本无关的条件下对汉字字体进行分类。实验表明,基于多尺度小波分析的汉字字体识别算法能有效的区分黑体、仿宋体、宋体以及楷体4种不同的字体。
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关键词
字体识别
小波
分析
网格
化
神经网络
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职称材料
题名
基于固定网格小波神经网络的不规则波中船舶横摇运动在线预报
被引量：
8
1
作者
黄柏刚
邹早建
机构
上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院
上海交通大学海洋工程国家重点实验室
出处
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期693-705,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(51779140)。
文摘
船舶横摇运动预报对于船舶安全与作业非常重要。本文应用固定网格小波神经网络在线预报不规则波中的船舶横摇运动。该固定网格小波神经网络由离散的小波激活函数组成,其结构和参数可以基于滑动数据窗在线调整;在每一个滑动数据窗,误差下降比判据被用来从小波函数库中选择重要的小波函数项来构建小波神经网络模型,直到该模型可以较好地表达所研究的非线性系统,获得的模型一般比较简洁。预报结果表明,仅仅几个小波函数项就可以很好地捕捉到不规则波中船舶横摇运动的非线性动力学内在特性,这不仅展示了小波函数很强的非线性表达能力,也证实了所采用的建模方法对于预报船舶在不规则波中的横摇运动的有效性。
关键词
船舶横摇运动
不规则
波
在线预报
固定网格小波神经网络
滑动数据窗
Keywords
ship roll motion
irregular waves
online prediction
fixed grid wavelet network
sliding data window
分类号
U661.32 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
基于多尺度小波分析的汉字字体识别
被引量：
2
2
作者
李雪妍
郭树旭
郜峰利
机构
吉林大学电子科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006年第B06期21-23,共3页
文摘
字符识别系统的研究已取得很大成功,要恢复版面信息的原貌,就要对字体进行识别。文中提出了一种基于小波能量分布比例特征的多尺度小波分析的汉字字体识别算法,通过对字符图像进行小波分析以及网格化,提取小波能量分布比例特征作为小波特征,应用BP神经网络在文本无关的条件下对汉字字体进行分类。实验表明,基于多尺度小波分析的汉字字体识别算法能有效的区分黑体、仿宋体、宋体以及楷体4种不同的字体。
关键词
字体识别
小波
分析
网格
化
神经网络
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于固定网格小波神经网络的不规则波中船舶横摇运动在线预报
黄柏刚
邹早建
《船舶力学》
EI
CSCD
北大核心
2020
8
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职称材料
2
基于多尺度小波分析的汉字字体识别
李雪妍
郭树旭
郜峰利
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2006
2
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职称材料
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