期刊文献+
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于堆栈降噪自动编码器的桥梁损伤识别方法 被引量:8
1
作者 谢祥辉 单德山 周筱航 《铁道建筑》 北大核心 2018年第5期1-5,共5页
基于深度学习理论,针对现有桥梁损伤模式识别法的不足,利用多个降噪自动编码器进行损伤特征的提取与组合,应用Softmax方法判断损伤模式,提出了基于堆栈降噪自动编码器的桥梁损伤识别方法。为了验证所提方法的准确性,以连续梁桥为例,使... 基于深度学习理论,针对现有桥梁损伤模式识别法的不足,利用多个降噪自动编码器进行损伤特征的提取与组合,应用Softmax方法判断损伤模式,提出了基于堆栈降噪自动编码器的桥梁损伤识别方法。为了验证所提方法的准确性,以连续梁桥为例,使用所提方法及现有BP神经网络法进行损伤位置识别,对比了2种方法的识别精度和抗噪性能。研究结果表明:所提方法能准确识别损伤位置,相对于现有BP神经网络法具有更强的损伤识别能力、更高的识别精度及较强的抗噪能力。 展开更多
关键词 公路桥梁 损伤识别 深度学习 堆栈降噪自动编码器 连续梁桥
在线阅读 下载PDF
基于SDA和KPCA特征融合的供输弹系统早期故障识别 被引量:3
2
作者 梁海英 许昕 +2 位作者 潘宏侠 付志敏 张航 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第4期141-145,150,共6页
对于供输弹系统早期故障信号成分复杂,潜在故障征兆难以识别的问题,提出基于堆叠式降噪自动编码器(SDA)和核主成分分析(KPCA)特征融合的早期故障识别方法。所采集的供输弹系统信号经过去趋势项和五点三次平滑法处理后,首先将不同状态的... 对于供输弹系统早期故障信号成分复杂,潜在故障征兆难以识别的问题,提出基于堆叠式降噪自动编码器(SDA)和核主成分分析(KPCA)特征融合的早期故障识别方法。所采集的供输弹系统信号经过去趋势项和五点三次平滑法处理后,首先将不同状态的振动信号和声压信号分别通过SDA进行特征提取;然后用KPCA对提取的振动信号和声压信号特征进行融合;最后运用支持向量机(SVM)对融合前后的特征分别进行识别并对比。试验结果表明,该方法能有效地对供输弹系统早期故障进行识别,且识别准确率达92.4%。 展开更多
关键词 供输弹系统 堆栈降噪自动编码器 核主成分分析 信息融合 故障识别
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部