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改进型小波神经网络在高铁路基沉降精准监测中的应用研究
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作者 刘攀 王倩 《科技创新与应用》 2025年第9期64-68,共5页
鉴于传统BP神经网络在处理复杂非线性问题时存在的局限性,该研究致力于对广泛应用的小波神经网络模型实施优化策略。具体而言,通过将高速铁路路基沉降数据以时间序列的形式作为输入向量,构建一个增强的预测框架,旨在精确预估路基的沉降... 鉴于传统BP神经网络在处理复杂非线性问题时存在的局限性,该研究致力于对广泛应用的小波神经网络模型实施优化策略。具体而言,通过将高速铁路路基沉降数据以时间序列的形式作为输入向量,构建一个增强的预测框架,旨在精确预估路基的沉降量。实验验证环节显示,相较于未改进的小波神经网络模型,该优化后的小波神经网络在沉降量预测任务中展现出更优的性能,提升预测结果的精度与可靠性,从而为高速铁路基础设施的安全监测与维护提供技术支持。 展开更多
关键词 路基沉降 改进小波神经网络 沉降量预测 实验验证 预测框架
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基于改进小波神经网络的计算机无线通信模块故障诊断方法
2
作者 张鑫 王丹 《通信电源技术》 2025年第4期227-229,共3页
由于计算机无线通信模块在运行过程中易受环境干扰、硬件老化等因素影响,导致故障频发,提出基于改进小波神经网络的计算机无线通信模块故障诊断方法。以故障电流信号为输入数据,构建小波神经网络模型并利用粒子群算法优化参数,最终实现... 由于计算机无线通信模块在运行过程中易受环境干扰、硬件老化等因素影响,导致故障频发,提出基于改进小波神经网络的计算机无线通信模块故障诊断方法。以故障电流信号为输入数据,构建小波神经网络模型并利用粒子群算法优化参数,最终实现计算机无线通信模块故障类型自动诊断。实验结果表明,设计方法在诊断效率与精度上具有优势,适用于实际故障诊断。 展开更多
关键词 改进小波神经网络 计算机无线通信模块 通信模块故障 故障诊断 诊断方法
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基于改进狼群算法优化小波神经网络的短时高速交通流预测
3
作者 梁海峰 《消费电子》 2025年第7期212-214,共3页
在短期高速交通流量预测领域,精准把握交通流量的动态变化,对于提升高速公路的通行效率、保障行车安全以及优化交通管理策略具有至关重要的意义。然而,传统预测算法在处理复杂多变的交通流量数据时,往往受限于其函数逼近能力,容易陷入... 在短期高速交通流量预测领域,精准把握交通流量的动态变化,对于提升高速公路的通行效率、保障行车安全以及优化交通管理策略具有至关重要的意义。然而,传统预测算法在处理复杂多变的交通流量数据时,往往受限于其函数逼近能力,容易陷入局部极值,导致预测结果出现偏差。鉴于此,本文创新性地提出了一种结合改进狼群算法构建的新型神经网络模型。该模型充分利用了狼群算法的全局搜索能力,通过模拟狼群在复杂环境中的协作与竞争行为,实现了对神经网络参数的智能优化。这一改进不仅增强了预测模型在多维空间中的精度与稳定性,还有效避免了传统算法易陷入局部最优的困境。通过仿真验证,本文所提算法在短时高速交通流量预测方面展现出显著优势,相较于单一的小波神经网络,其预测精度得到了大幅提升,为高速公路的智能化管理提供了有力支持。 展开更多
关键词 小波神经网络预测 狼群算法 短时高速交通流量 仿真分析
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基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制 被引量:1
4
作者 杨佳 吴佩林 +2 位作者 杨理 寇东山 余斌 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期68-76,共9页
针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种... 针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种非奇异终端滑模面.利用多组自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network, SRWNN)分块逼近系统未知的动力学模型参数,并采用自适应更新律调整权重.通过积分控制项补偿SRWNN的逼近误差,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性.使用MATLAB进行仿真分析,分块SRWNN滑模控制与滑模控制、整体SRWNN滑模控制相比,关节角度跟踪误差的平均稳态误差分别降低了31.9%、76.5%,表明此方法是一种可靠、有效的轨迹跟踪控制方法. 展开更多
关键词 自回归小波神经网络 非奇异终端滑模 动力学模型 轨迹跟踪
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基于改进小波神经网络的实时系统任务流量预测方法
5
作者 李丹 陈勃琛 潘广泽 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期208-214,共7页
针对当前航空装备实时系统对非周期实时任务无法预知难以实现可靠调度的困难,开展对航空装备实时系统非周期任务流量预测方法的研究。以小波神经网络为基础结合航空装备实时系统的特性建立任务流量预测模型,并提出利用人工鱼群算法对小... 针对当前航空装备实时系统对非周期实时任务无法预知难以实现可靠调度的困难,开展对航空装备实时系统非周期任务流量预测方法的研究。以小波神经网络为基础结合航空装备实时系统的特性建立任务流量预测模型,并提出利用人工鱼群算法对小波预测模型关键参数进行优化,避免陷入局部最优解,最终构建一种人工鱼群算法改进的小波神经网络任务流量预测系统。利用提出的预测模型开展实时任务流量预测对比仿真实验,实验结果表明,建立的基于改进小波神经网络的实时系统任务流量预测系统对非周期实时任务具有较高的预测精度,预测效果优于原始小波神经网络模型及T-S模糊神经网络模型。 展开更多
关键词 小波神经网络 人工鱼群算法 实时系统 流量预测
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基于小波神经网络的特高压直流输电线路故障测距方法
6
作者 郭星 《中国水能及电气化》 2024年第10期37-41,共5页
传统特高压直流输电线路故障测距方法直接对故障区段进行识别,未对故障电压信号空间状态模型进行构建,这导致了传统方法测距的精度存在较大误差。针对这一问题,文章提出了基于小波神经网络的特高压直流输电线路故障测距方法。通过构建... 传统特高压直流输电线路故障测距方法直接对故障区段进行识别,未对故障电压信号空间状态模型进行构建,这导致了传统方法测距的精度存在较大误差。针对这一问题,文章提出了基于小波神经网络的特高压直流输电线路故障测距方法。通过构建故障电压信号空间状态模型进行故障区段识别,最后基于小波神经网络实现故障测距。对比实验结果表明,本文研究方法测距精度误差较小,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 小波神经网络 特高压直流输电 电线路故障 故障测距
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一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用 被引量:7
7
作者 侯润民 刘荣忠 +2 位作者 高强 王力 邓桐彬 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期781-788,共8页
针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRW... 针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRWNN)构成。给出了SRWNN参数的迭代算法,利用SRWNN辨识器为控制器提供实时梯度信息,有效地克服了参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,且具有良好的动态特性。采用Lyapunov稳定性理论方法证明了闭环系统的稳定性。仿真研究和样机试验结果证明了所提方案的有效性和正确性。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 大功率交流伺服系统 自回归小波神经网络 模糊小波神经网络间接自适应控制器 模糊小波神经网络
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基于人工蜂群优化小波神经网络的深基坑开挖对既有盾构隧道变形的预测分析 被引量:2
8
作者 张亚辉 彭立飞 +2 位作者 刘凯 徐强 樊浩博 《高速铁路技术》 2024年第4期1-7,99,共8页
小波神经网络在对数据预测方面存在收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺陷,人工蜂群算法全局寻优能力强、收敛速度快,但其本身也存在寻找到最优解时速度变慢以及后期寻优能力弱的缺点。本文利用人工蜂群算法对小波神经网络进行优化,建立AB... 小波神经网络在对数据预测方面存在收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺陷,人工蜂群算法全局寻优能力强、收敛速度快,但其本身也存在寻找到最优解时速度变慢以及后期寻优能力弱的缺点。本文利用人工蜂群算法对小波神经网络进行优化,建立ABC-WNN分析模型,并依托基坑工程实例,对基坑开挖引起的盾构隧道变形量进行预测分析,并将结果与单一的BP神经网络模型、WNN模型进行均方差以及平均绝对误差对比。结果表明:(1)ABC-WNN模型预测值与实际工程数据拟合程度高,相对误差最大仅为2.41×10^(-5),表明该模型预测功能较为可靠;(2)ABC-WNN的各项统计学特征均为最低,分别为0.557和0.563,人工蜂群优化后的小波神经网络模型对变形量预测精度更高、计算稳定性更好、收敛速度更快。研究成果可为类似工程的盾构隧道变形预测提供一种新途径。 展开更多
关键词 盾构隧道 变形预测 人工蜂群 深基坑 小波神经网络
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基于小波神经网络的激光主动成像视觉图像去噪方法
9
作者 杨惠烽 曹建芳 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第11期123-127,共5页
激光主动成像技术在许多领域中发挥着重要作用,然而,由于成像过程中会受到各种因素的干扰,导致图像产生噪声,影响后续的信息提取和处理,设计基于小波神经网络的激光主动成像视觉图像去噪方法。设计基于图像配准算法的超分辨率重构方法,... 激光主动成像技术在许多领域中发挥着重要作用,然而,由于成像过程中会受到各种因素的干扰,导致图像产生噪声,影响后续的信息提取和处理,设计基于小波神经网络的激光主动成像视觉图像去噪方法。设计基于图像配准算法的超分辨率重构方法,将每个子区域的多帧光斑图像集中起来实施矫正图像间差异的处理。鉴于激光成像所捕获的彩色图像富含基原色,这导致了庞大的数据量和处理上的效率瓶颈。为了优化后续的预处理和识别流程,使用平均值法实施图像的灰度化处理。设计单隐层结构的小波神经网络结构,在输入层中仅设置一个节点,用以接收输入信息,在输出层中仅设置一个节点,负责输出处理后的结果,根据设计方法确定隐层节点数,样本数量取用于学习的图像像素数量值,实现激光主动成像视觉图像的去噪处理。实验测试结果表明,设计方法的去噪图像比较清晰同时保留了图像细节,range指标差异较小,去噪后图像的像素分布比较均匀。 展开更多
关键词 小波神经网络 激光主动成像视觉图像 超分辨率重构 图像配准 隐层 图像去噪
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基于PSO优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型 被引量:2
10
作者 沈延安 杨克泉 陈强 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期168-175,共8页
针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值... 针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值函数和改进PSO优化小波神经网络的方式,克服重构信号不连续或严重失真的问题,优化了小波神经网络初始权值和阈值,使模型能够实现快速、准确分析和识别故障类型,具有较好的故障预测和诊断能力。本文中通过对比不同阈值函数的降噪能力和PSO、GA、ACO对小波神经网络的改进效果,比较BP神经网络、传统小波神经网络、PSO优化小波神经网络的故障诊断预测效果,验证了本文中构建的PSO优化小波神经网络故障诊断模型远优于其他对比模型,具有故障识别和降噪能力强、收敛速度快、训练精度高的优点,在无人机动力系统的故障诊断领域,具有较好的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无人机 动力系统 PSO 小波神经网络 故障诊断
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基于小波神经网络的模拟集成电路短路故障诊断方法 被引量:3
11
作者 傅巍 梁小利 夏旭 《科学技术创新》 2024年第9期83-86,共4页
针对传统方法短路故障诊断效果较差的问题,本文提出基于小波神经网络的模拟集成电路短路故障诊断方法。首先重构模拟集成电路原始信号,提取短路故障信号特征,然后利用确定的故障位置通过小波神经网络识别故障类型,最后判别短路故障严重... 针对传统方法短路故障诊断效果较差的问题,本文提出基于小波神经网络的模拟集成电路短路故障诊断方法。首先重构模拟集成电路原始信号,提取短路故障信号特征,然后利用确定的故障位置通过小波神经网络识别故障类型,最后判别短路故障严重程度,实现模拟集成电路短路故障诊断。实验结果表明:所提设计方法判别的短路故障程度与目标值十分接近,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 小波神经网络 模拟集成电路 电路短路故障 短路故障诊断
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基于小波神经网络的嵌入式语音识别系统设计
12
作者 陈龙飞 《电声技术》 2024年第7期25-27,共3页
针对嵌入式语音识别中的资源受限问题,提出一种基于小波神经网络的轻量化识别方案。该方案利用小波变换提取语音信号的时频域特征,并结合小波神经网络的非线性拟合能力,构建了高效的语音识别模型。实证研究表明,该方案在TIMIT数据集上... 针对嵌入式语音识别中的资源受限问题,提出一种基于小波神经网络的轻量化识别方案。该方案利用小波变换提取语音信号的时频域特征,并结合小波神经网络的非线性拟合能力,构建了高效的语音识别模型。实证研究表明,该方案在TIMIT数据集上取得了80.17%的帧识别准确率,在满足实时性约束的同时,显著提升了嵌入式语音识别系统的性能表现,为智能语音交互在资源受限场景下的应用部署提供了新的思路。 展开更多
关键词 嵌入式语音识别 小波变换 小波神经网络
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基于小波神经网络的通信电源逆变器故障诊断方法
13
作者 张勇 《通信电源技术》 2024年第3期94-96,共3页
常规的通信电源逆变器故障诊断方法以电流诊断为主,受逆变器故障模型代价函数的影响,误诊的情况相对较多。因此,设计基于小波神经网络的通信电源逆变器故障诊断方法。根据通信电源逆变器能量交换环境与结构特点,划分出逆变器故障类别。... 常规的通信电源逆变器故障诊断方法以电流诊断为主,受逆变器故障模型代价函数的影响,误诊的情况相对较多。因此,设计基于小波神经网络的通信电源逆变器故障诊断方法。根据通信电源逆变器能量交换环境与结构特点,划分出逆变器故障类别。根据通信电源逆变器的电压变化情况,分析逆变器故障的等效电路。对逆变器短路故障、开路故障的电压空间矢量进行容错控制,避免故障诊断失误的问题。 展开更多
关键词 小波神经网络 通信电源 逆变器 故障诊断方法
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改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用 被引量:7
14
作者 邴绍献 王华 +3 位作者 李建丽 张孝天 侯春华 王滨 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期92-94,共3页
由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标... 由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标同时在不同时间因子和尺度因子的小波基上展开。实例分析结果表明,改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点,且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势,其预测的平均精度达到97.02%,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。 展开更多
关键词 油田开发指标 小波神经网络 改进结构的小波神经网络 模型预测
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遗传小波神经网络在大坝变形预测中的应用 被引量:7
15
作者 胡纪元 文鸿雁 +1 位作者 周吕 陈冠宇 《人民黄河》 CAS 北大核心 2014年第10期126-128,共3页
针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点,引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型,利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索,克服了BP神经网络初始化的随机性... 针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点,引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型,利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索,克服了BP神经网络初始化的随机性以及网络易陷入局部极小值的不足,将该模型运用于大坝坝顶的径向、切向位移预测,结果表明,遗传算法优化的小波神经网络模型结构稳定性更好,预测精度较BP神经网络模型、小波神经网络模型有较大提高。 展开更多
关键词 大坝变形 遗传小波神经网络 BP 神经网络 小波神经网络 预测精度
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基于小波神经网络的燃气轮机后备电源运行故障诊断方法
16
作者 李元俊 《通信电源技术》 2024年第18期118-120,共3页
为提升燃气轮机后备电源运行故障诊断的准确性,提出基于小波神经网络的燃气轮机后备电源运行故障诊断方法研究。首先通过传感器与数据采集卡采集电源运行参数;其次利用小波变换方法提取故障特征;最后构建小波神经网络模型,实现对燃气轮... 为提升燃气轮机后备电源运行故障诊断的准确性,提出基于小波神经网络的燃气轮机后备电源运行故障诊断方法研究。首先通过传感器与数据采集卡采集电源运行参数;其次利用小波变换方法提取故障特征;最后构建小波神经网络模型,实现对燃气轮机后备电源运行故障的全方位诊断。实验结果表明,提出方法应用后,表现出了较高的故障诊断准确率和较低的识别误差,有效提高了诊断的精确度。 展开更多
关键词 小波神经网络 燃气轮机 后备电源
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小波神经网络的参数初始化研究 被引量:56
17
作者 赵学智 邹春华 +2 位作者 陈统坚 叶邦彦 彭永红 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期77-79,84,共4页
随机产生的初始参数往往使小波神经网络的学习次数大幅度地增加,甚至不收敛.为了加快网络的学习速度,本研究提出了一种将小波网络的初始参数设置和小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来的小波神经网络的初始参数设置方法.学习实... 随机产生的初始参数往往使小波神经网络的学习次数大幅度地增加,甚至不收敛.为了加快网络的学习速度,本研究提出了一种将小波网络的初始参数设置和小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来的小波神经网络的初始参数设置方法.学习实例结果表明,按照这一方法不但可以获得高几率的优秀初始参数,而且能大大加快小波网络的后续学习速度. 展开更多
关键词 小波神经网络 参数初始化 小波时频参数 学习样本 小波理论 人工神经网络
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基于粒子群小波神经网络的公交到站时间预测 被引量:21
18
作者 季彦婕 陆佳炜 +1 位作者 陈晓实 胡波 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期60-66,共7页
公交到站时间的实时预测是公交出行信息发布、公交出行诱导、公交动态调度的关键技术.基于公交车辆运行特性分析,将公交到站时间分为路段运行时间和站点停靠时间两部分,并考虑工作日与周末的运行特性差异,最后结合迭代思想提出利用粒子... 公交到站时间的实时预测是公交出行信息发布、公交出行诱导、公交动态调度的关键技术.基于公交车辆运行特性分析,将公交到站时间分为路段运行时间和站点停靠时间两部分,并考虑工作日与周末的运行特性差异,最后结合迭代思想提出利用粒子群小波神经网络模型预测公交到站时间.实例分析表明:粒子群算法能有效降低小波神经网络模型的训练误差;结合迭代法使用公交车上一站运行时间作为预测输入能够有效提高预测精度;该预测模型对于公交车在工作日和周末到站时间的预测均能达到较高的精度,平均绝对百分比误差分别为10.82%和9.85%. 展开更多
关键词 智能交通 公交到站时间预测 小波神经网络 公交 粒子群算法 迭代法
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基于遗传算法与小波神经网络的客流预测研究 被引量:19
19
作者 邹巍 陆百川 +3 位作者 邓捷 马庆禄 邱世崇 张勤 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2014年第5期1148-1151,1157,共5页
针对轨道交通短时客流具有动态性、非线性、不确定性的特点,提出一种基于遗传算法与小波神经网络的轨道交通短时客流预测方法.该方法利用具有全局搜索最优的遗传算法优化小波神经网络,有效的避免了神经网络易陷入局部最小值的缺陷.在分... 针对轨道交通短时客流具有动态性、非线性、不确定性的特点,提出一种基于遗传算法与小波神经网络的轨道交通短时客流预测方法.该方法利用具有全局搜索最优的遗传算法优化小波神经网络,有效的避免了神经网络易陷入局部最小值的缺陷.在分析轨道交通短时客流的特征上,利用实测数据对模型进行验证.结果表明,相比遗传算法优化的BP神经网络模型,单一的小波神经网络模型其预测精度更高,误差更小,能在实际中应用. 展开更多
关键词 城市轨道交通 短时客流预测 遗传算法 小波神经网络 仿真
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小波神经网络在紫外光谱识别中的应用研究 被引量:13
20
作者 刘伟 熊建辉 +3 位作者 王洪 王永明 潘忠孝 张懋森 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期860-863,共4页
介绍了用于信号识别的小波神经网络的结构和算法,并将其用于酪氨酸、二羟基苯丙氨酸和色氨酸的紫外光谱识别.在小波神经网络中,采用Morlet母小波和一维搜索变步长共轭梯度优化方法,结果表明,小波神经网络对于光谱间的细微结构差别... 介绍了用于信号识别的小波神经网络的结构和算法,并将其用于酪氨酸、二羟基苯丙氨酸和色氨酸的紫外光谱识别.在小波神经网络中,采用Morlet母小波和一维搜索变步长共轭梯度优化方法,结果表明,小波神经网络对于光谱间的细微结构差别具有很好的识别能力. 展开更多
关键词 小波神经网络 紫外光谱 信号识别 神经网络 WNN
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