期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到8篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
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
检索结果
已选文献
显示方式：
奇异谱迭代区间四分法在GPS坐标时间序列插补中的应用 被引量：7
1
作者 邱荣海 成英燕 +2 位作者 王虎 王晓明 曹炳强 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2015年第6期1017-1020,1035,共5页
采用奇异谱迭代的区间四分法进行GPS坐标时间序列的插补。该方法基于自适应滤波的方法,从不完整的坐标时间序列中提取主要的特征成分完成插值,是对奇异谱迭代插值算法的改进。将本文方法与拉格朗日插值法进行比较发现,本文方法不仅拥有... 采用奇异谱迭代的区间四分法进行GPS坐标时间序列的插补。该方法基于自适应滤波的方法,从不完整的坐标时间序列中提取主要的特征成分完成插值,是对奇异谱迭代插值算法的改进。将本文方法与拉格朗日插值法进行比较发现,本文方法不仅拥有更高的插值精度,而且解决了奇异谱迭代插值的效率问题,计算效率得到很大提高。 展开更多
关键词 自适应滤波 时间序列 特征成分 奇异谱迭代的区间四分法 拉格朗日插值法
在线阅读 下载PDF
基于驱动谱修正迭代控制算法的三轴振动控制研究 被引量：2
2
作者 马希彬 陈章位 +2 位作者 赵玉刚 王伟 栾强利 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期85-90,共6页
对三轴振动试验系统进行分析,研究了多输入多输出功率谱复现控制算法。利用HV频响函数估计法对系统进行辨识。针对系统频响矩阵为长方阵并出现奇异点的情况,采用奇异值截断法保证算法的稳定性,并运用迭代控制算法修正驱动谱提高振动控... 对三轴振动试验系统进行分析,研究了多输入多输出功率谱复现控制算法。利用HV频响函数估计法对系统进行辨识。针对系统频响矩阵为长方阵并出现奇异点的情况,采用奇异值截断法保证算法的稳定性,并运用迭代控制算法修正驱动谱提高振动控制的精度。通过三轴向振动台与集成该算法的多输入多输出振动控制器进行三轴向振动试验。实验结果表明:基于HV频响函数估计法修正迭代控制算法进行振动试验对功率谱的复现具有较好的精度和工程实用性。 展开更多
关键词 三轴振动 奇异值截断 驱动谱 修正迭代控制
在线阅读 下载PDF
Z-矩阵预条件AOR迭代方法
3
作者 周裕中 方平 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第2期202-204,共3页
利用预条件AOR迭代方法研究了线性方程组的迭代矩阵谱半径的收敛性问题,对古典的AOR迭代方法和预条件AOR迭代方法2种谱半径进行了比较,得到了一些比较定理,推广了前人相应的结果.
关键词 AOR迭代方法 谱半径 渐进收敛速度 非奇异(奇异)M-矩阵 收敛性
在线阅读 下载PDF
双光谱区间遗传算法及其在模型转移中的应用 被引量：2
4
作者 郑开逸 沈烨 +6 位作者 张文 周晨光 丁福源 张钖 张柔佳 石吉勇 邹小波 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期3783-3788,共6页
在近红外光谱分析中,将近红外光谱和浓度信息建立统计模型,通过光谱代入模型即可预测未知样本浓度。但是,检测条件的变化会导致光谱的改变,进而导致原有的模型不能准确预测光谱改变后的样本。对此,模型转移可以通过校正新测量的光谱(从... 在近红外光谱分析中,将近红外光谱和浓度信息建立统计模型,通过光谱代入模型即可预测未知样本浓度。但是,检测条件的变化会导致光谱的改变,进而导致原有的模型不能准确预测光谱改变后的样本。对此,模型转移可以通过校正新测量的光谱(从光谱),使得从光谱能够被原有光谱(主光谱)建立的模型准确预测。模型转移可以使用全光谱进行校正,但是全光谱中往往包括噪声、背景等干扰信息,这些干扰会增加预测误差。故可以使用变量选择方法找出光谱中有化学意义的信息来模型转移。但是一般的变量选择算法只选择主光谱的区间,从光谱使用主光谱相同的波长区间模型转移。但是在实际工作中,主光谱和从光谱有化学意义的区间往往不一致,主从光谱使用同一区间模型转移会增加误差;此外,有时二者原光谱的波长范围并不一致,从主光谱选出的区间不能用于从光谱的校正。对此,提出了基于双光谱区间遗传算法(GA-IDS),同时选择主光谱和从光谱有化学意义的区间,进而实现模型转移。GA-IDS算法步骤包括,①随机产生种群;②分析种群中每条染色体,删去错误染色体;③根据每条染色体,找出其相应的主光谱和从光谱波段组合,并计算其模型转移后的验证均方根误差(RMSEV);④按照概率,执行选择、交叉、变异操作。在一次迭代结束之后,返回到步骤②,重新执行纠错、计算RMSEV、选择、交叉、变异。达到停止迭代的要求后,将最低的RMSEV值所对应的染色体保存下来作为最优染色体,其所对应的主从光谱区间作为最优区间。用玉米、小麦两套数据测试了该算法,结果显示,与全光谱相比,GA-IDS选择的主从光谱区间可以显著地降低误差;与向后迭代区间选择法(IIBS)相比,在小样本情况下,GA-IDS的误差显著地小于IIBS方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 模型转移 遗传算法 变量选择 向后迭代区间选择法
在线阅读 下载PDF
ISVD降噪和重排谱图在烟机信号HHT时频谱分析中的应用 被引量：8
5
作者 王浩 张来斌 +2 位作者 王朝晖 段礼祥 梁伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期615-620,共6页
针对基于希尔波特黄变换(HHT)的时频谱存在受噪声影响大、高频部分时频分辨率低的缺点,提出将迭代奇异值分解(ISVD)降噪和重排谱图应用于HHT时频谱分析中。首先对噪声对HHT时频谱的影响进行了分析,含噪实测信号经过经验模式分解(EMD)得... 针对基于希尔波特黄变换(HHT)的时频谱存在受噪声影响大、高频部分时频分辨率低的缺点,提出将迭代奇异值分解(ISVD)降噪和重排谱图应用于HHT时频谱分析中。首先对噪声对HHT时频谱的影响进行了分析,含噪实测信号经过经验模式分解(EMD)得到的基本模式分量(IMF)中含有很强的噪声成分,从中提取的瞬时参数不具有物理意义,构成的HHT时频谱混乱而不准确;然后利用ISVD降噪对实测信号进行了降噪处理,有效地去除了噪声,降噪后信号EMD分解得到的IMF分量其Renyi信息接近于0,是近似平稳的单分量信号,从中可以提取到准确的瞬时参数,构成特征清晰、分布合理的HHT时频谱;最后对HHT时频谱中高频部分所对应的IMF分量进行了重排谱图分析,实现了其时频特征的准确定位。结果表明,该方法可以有效地提高烟气轮机信号HHT时频谱分析的准确率,为故障诊断提供可靠的特征依据。 展开更多
关键词 烟气轮机 希尔波特黄变换 时频分析 迭代奇异值分解降噪 重排谱图 Renyi信息
在线阅读 下载PDF
基于近红外光谱的橄榄油品质鉴别方法研究 被引量：5
6
作者 刘国海 韩蔚强 江辉 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期2798-2801,共4页
目前市面上销售的橄榄油主要分为特级初榨橄榄油和普通初榨橄榄油两类,为了鉴别两种不同品质的橄榄油,提出了一种应用siPLS-IRIV-PCA算法的橄榄油品质鉴别的新方法。基于橄榄油的近红外光谱数据,应用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对橄榄... 目前市面上销售的橄榄油主要分为特级初榨橄榄油和普通初榨橄榄油两类,为了鉴别两种不同品质的橄榄油,提出了一种应用siPLS-IRIV-PCA算法的橄榄油品质鉴别的新方法。基于橄榄油的近红外光谱数据,应用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对橄榄油的近红外光谱进行了波长区间优选,使用交叉验证均方根误差(RMSECV)评估模型的性能并选择最优波长区间,通过迭代保留信息变量(IRIV)算法从最优波长区间中选择特征波长,根据选择的特征波长构建主成分分析(PCA)模型。对90组特级初榨橄榄油和90组普通橄榄油样本进行了判别鉴定。PCA将1 427个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为51.891 8%和26.473 2%;siPLS-PCA将408个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为56.039 1%和36.2355%;siPLS-IRIV-PCA将6个波长变量作为输入变量,前两个主成分贡献率为66.347 6%和32.304 3%。结果表明,与PCA和siPLS-PCA鉴别方法相比,siPLS-IRIV-PCA具有最佳的鉴别性能。 展开更多
关键词 近红外光谱 橄榄油 联合区间偏最小二乘法 迭代保留信息变量 主成分分析
在线阅读 下载PDF
饲料中粗脂肪和粗纤维含量的近红外光谱快速分析 被引量：11
7
作者 郝勇 吴文辉 商庆园 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期215-220,共6页
采用近红外光谱(NIRS)结合偏最小二乘(PLS)方法,实现对饲料中粗脂肪和粗纤维的快速定量分析。采用Norris-Williams平滑求导(NW)和多元散射校正(MSC)方法对光谱进行预处理;蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、变量组合集群分析法(VCPA)和... 采用近红外光谱(NIRS)结合偏最小二乘(PLS)方法,实现对饲料中粗脂肪和粗纤维的快速定量分析。采用Norris-Williams平滑求导(NW)和多元散射校正(MSC)方法对光谱进行预处理;蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)、变量组合集群分析法(VCPA)和区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)用于光谱变量选择和优化;PLS用于光谱校正模型的建立,采用校正集相关系数(R_c)、交互验证均方根误差(RMSECV)、预测集相关系数(R_p)和预测集均方根误差(RMSEP)评价模型。光谱预处理中经MSC处理后的光谱模型优于其他预处理方法,其RMSECV和RMSEP值都减小,R_c和R_p值都增大。脂肪定量分析中,原始光谱模型的RMSECV和R_c为0.21和0.87, RMSEP和R_p为0.20和0.88,变量数(V_n)为1 501;经MCUVE方法选择变量后建立的定量模型,其RMSECV和R_c为0.17和0.92, RMSEP和R_p为0.19和0.89,V_n为400个;经VCPA选择变量建立PLS定量模型,其RMSECV和R_c为0.21和0.87, RMSEP和R_p为0.25和0.81,V_n为12;经iVISSA选择变量后的模型,其RMSECV和R_c为0.21和0.86, RMSEP和R_p为0.20和0.87,V_n为20。粗纤维定量分析中,原始模型的RMSECV和R_c为0.28和0.91, RMSEP和R_p为0.25和0.95,V_n为1 501;经MCUVE选择后的模型,其RMSECV和R_c为0.23和0.95, RMSEP和R_p为0.23和0.94,V_n为740;经VCPA选择变量后的模型,其RMSECV和R_c为0.27和0.91, RMSEP和R_p为0.30和0.91,V_n为11;经iVISSA选择后变量的模型,其RMSECV和R_c为0.29和0.90, RMSEP和R_p为0.27和0.93,V_n为20。结果表明, MSC方法可以有效提高光谱质量,消除光谱平移误差;MCUVE变量选择方法可以简化模型提高模型精度和稳定性,建立最优模型。在粗脂肪的定量分析模型中, MSC处理后的光谱经过MCUVE选择后剩余400个变量,R_c和R_p相较于全谱模型提高了0.05和0.01, RMSECV和RMSEP分别降低到了0.17和0.19;经VCPA和iVISSA选择变量的模型其结果与全谱模型相似,但其变量分别只有12和20个。在粗纤维模型中,经MCUVE选择后740个变量用于建立PLS模型,其R_c和R_p为0.95和0.94, RMSECV和RMSEP分别为0.23和0.23;VCPA和iVISSA分别运用11和12个变量建立回归模型,但结果都比MCUVE模型差。利用饲料近红外光谱建立MSC-MCUVE-PLS模型可以有效对饲料粗脂肪和粗纤维进行定量分析。 展开更多
关键词 近红外光谱 饲料 蒙特卡罗无信息变量消除法 变量组合集群分析法 区间变量迭代空间收缩法
在线阅读 下载PDF
基于改进ALIF与FA-BP的滚动轴承故障诊断 被引量：1
8
作者 吴鑫坤 刘慧明 《现代电子技术》 2023年第3期109-113,共5页
针对滚动轴承的故障信号存在大量噪声信号和滚动轴承故障的准确诊断等问题,提出一种基于改进自适应迭代滤波算法与萤火虫算法优化BP神经网络相结合的故障诊断新方法。首先采用自适应迭代滤波算法对故障信号进行分解得到若干个内禀模态函... 针对滚动轴承的故障信号存在大量噪声信号和滚动轴承故障的准确诊断等问题,提出一种基于改进自适应迭代滤波算法与萤火虫算法优化BP神经网络相结合的故障诊断新方法。首先采用自适应迭代滤波算法对故障信号进行分解得到若干个内禀模态函数,再进行奇异值分解,绘制差分谱曲线并选择重构信号,对其进行二次降噪;然后通过萤火虫算法寻找BP神经网络的最佳参数,建立FA-BP故障诊断模型,提取降噪后的内禀模态函数中心频率形成特征矩阵,输入故障诊断模型;最后应用于美国凯斯西储大学的轴承数据进行检测,准确率达99.4%,诊断时间为3.18 s。该方法与BP神经网络、萤火虫算法网络、遗传算法网络、遗传算法优化BP神经网络的诊断模型相比,大大提高了诊断效率并具有较高准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 自适应迭代滤波算法 奇异值分解算法 萤火虫算法 BP神经网络 内禀模态函数 奇异值差分谱
在线阅读 下载PDF
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
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部