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基于极大重叠离散小波变换和Elman神经网络的磨刀门咸潮模拟研究
被引量:
3
1
作者
林凯荣
张凡
+2 位作者
兰甜
卢鹏宇
李文静
《人民珠江》
2018年第7期1-5,共5页
近年来磨刀门水道咸潮上溯频发,引起广泛关注。对该地区建立了基于极大重叠离散小波变化(MODWT)和Elman神经网络的咸潮模拟模型(MOD-Elman),模拟预测日均氯度,并借助一维纵向扩散方程分析河段的含氯度分布。结果表明:(1)MOD-Elman模型...
近年来磨刀门水道咸潮上溯频发,引起广泛关注。对该地区建立了基于极大重叠离散小波变化(MODWT)和Elman神经网络的咸潮模拟模型(MOD-Elman),模拟预测日均氯度,并借助一维纵向扩散方程分析河段的含氯度分布。结果表明:(1)MOD-Elman模型对非平稳的含氯度变化模拟效果较优且泛化能力较好;(2)咸潮影响预测图在一定程度上能反映站点之间各点含氯度变化。利用MOD-Elman模型和一维纵向扩散方程,可预测未来一段时间内磨刀门的受咸潮影响情况,对预警压咸有一定帮助。
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关键词
咸潮模拟
MODWT-Elman
极大重叠离散小波分析
ELMAN神经网络
磨刀门
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职称材料
基于小波方差的沪深两市的收益率波动性分析
被引量:
1
2
作者
刘文博
辛双
丁丹
《吉林建筑工程学院学报》
CAS
2012年第4期87-90,共4页
本文基于小波方差对沪深两市指数的收益率进行月波动性分析,结果表明,股市收益率的月波动性会受到季节变化的影响,不同尺度下的月波动性呈现出相似的变化趋势.
关键词
极大
重叠
离散小
波
变换
小波
方差
波
动
尺度分解
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职称材料
基于改进阈值函数的小波去噪算法研究
被引量:
15
3
作者
代海波
单锐
+1 位作者
王换鹏
张雁
《噪声与振动控制》
CSCD
2012年第6期189-193,共5页
针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。Matlab仿真结果表明:去噪方法提高了重构...
针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。Matlab仿真结果表明:去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。
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关键词
声学
改进阈值函数
极大
重叠
离散小
波
包变换
小波
去噪
噪声滤
波
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职称材料
基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测
被引量:
1
4
作者
单锐
代海波
刘文
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2013年第3期94-97,120,共5页
引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测...
引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测试结果表明:本文方法可实现多步预测,且对邮电业务总量的预测精度比单纯的用小波神经网络模型或BP神经网络模型高.
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关键词
BP神经网络模型
极大
重叠
离散小
波
变换
小波
神经网络
邮电业务总量
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职称材料
基于单通道ECG信号与INFO-ABCLogitBoost模型的睡眠分期
5
作者
朱炳洋
吴建锋
+2 位作者
王柯
王章权
刘半藤
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2547-2555,2585,共10页
为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率...
为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率变异性(HRV)特征.为了进一步筛选与不同睡眠阶段具有强关联性的HRV特征,提出基于ReliefF算法与Gini指数的特征提取方法.在此基础上,采用INFO-ABCLogitBoost方法挖掘HRV与不同睡眠阶段之间的关联性,从而实现睡眠阶段的精细分类.在实际公开数据集上的实验结果表明,所提出的模型在睡眠分期任务中,总体精度为83.67%,准确率为82.59%,Kappa系数为77.94%,F1-Score为82.97%.相比于睡眠分期任务中的常规模型,所提方法展现出更加高效便捷的睡眠质量评估性能,有助于实现家庭或移动医疗场景下的睡眠监测.
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关键词
睡眠
分析
心电图(ECG)
最大
重叠
离散小
波
变换(MODWT)
心率变异性(HRV)
INFO-ABCLogitBoost
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职称材料
基于先验知识的移动通信话务量预测
被引量:
13
6
作者
彭宇
雷苗
+3 位作者
郭嘉
彭喜元
于江
陈强
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期190-194,共5页
本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解...
本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解.分解后仍以傅里叶谱先验知识为参考,合并相关子层形成趋势项和周期项两部分,并采用季节性求和自回归滑动平均(ARIMA)模型对二者分别建模和预测.采用真实数据测试的结果表明:本文方法可实现多步预测,且预测精度优于单纯的季节性ARIMA模型.
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关键词
移动通信
话务量预测
极大
重叠
离散小
波
变换
先验知识
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职称材料
基于MODWT和LSTM网络的分布式电网故障诊断
被引量:
1
7
作者
陈佳慧
靳一玮
《科技创新与应用》
2021年第3期23-26,共4页
近年来,针对分布式电网故障诊断的研究变得越来越重要,因为它能确保电网安全而稳定地运行。传统的故障诊断方法在故障分类的准确率上仍有待提高,对此,提出了一种基于极大重叠离散小波变换和长短期记忆网络的分布式电网故障诊断方法。首...
近年来,针对分布式电网故障诊断的研究变得越来越重要,因为它能确保电网安全而稳定地运行。传统的故障诊断方法在故障分类的准确率上仍有待提高,对此,提出了一种基于极大重叠离散小波变换和长短期记忆网络的分布式电网故障诊断方法。首先采集故障数据,再进行特征提取和网络训练,最后得到故障分类的结果。结果表明,该方法不但能准确地识别出故障类型,且不受故障发生时刻和过渡电阻等影响。另外,与其他几种智能诊断方法相比,所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。为了评价该方法的性能,以修正的IEEE13总线标准系统为例进行了验证。
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关键词
故障诊断
IEEE13总线
极大
重叠
离散小
波
变换
长短期记忆网络
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职称材料
题名
基于极大重叠离散小波变换和Elman神经网络的磨刀门咸潮模拟研究
被引量:
3
1
作者
林凯荣
张凡
兰甜
卢鹏宇
李文静
机构
中山大学水资源与环境系
华南地区水循环与水安全广东省普通高校重点实验室
广东省华南地区水安全调控工程技术研究中心
出处
《人民珠江》
2018年第7期1-5,共5页
基金
国家重点研发计划(2017YFC0405900)
水利部珠江河口动力学及伴生过程调控重点实验室开放研究基金资助项目([2017]KJ12)
国家自然科学基金面上项目(51779279)
文摘
近年来磨刀门水道咸潮上溯频发,引起广泛关注。对该地区建立了基于极大重叠离散小波变化(MODWT)和Elman神经网络的咸潮模拟模型(MOD-Elman),模拟预测日均氯度,并借助一维纵向扩散方程分析河段的含氯度分布。结果表明:(1)MOD-Elman模型对非平稳的含氯度变化模拟效果较优且泛化能力较好;(2)咸潮影响预测图在一定程度上能反映站点之间各点含氯度变化。利用MOD-Elman模型和一维纵向扩散方程,可预测未来一段时间内磨刀门的受咸潮影响情况,对预警压咸有一定帮助。
关键词
咸潮模拟
MODWT-Elman
极大重叠离散小波分析
ELMAN神经网络
磨刀门
Keywords
saltwater intrusion simulation
MODWT-Elman
maximal overlap discrete wavelet transform
Elman artificial neural net-work
Modaomen estuary
分类号
P578.32 [天文地球—矿物学]
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职称材料
题名
基于小波方差的沪深两市的收益率波动性分析
被引量:
1
2
作者
刘文博
辛双
丁丹
机构
吉林建筑工程学院基础科学部
出处
《吉林建筑工程学院学报》
CAS
2012年第4期87-90,共4页
基金
国家高技术研究发展计划(863)计划(2006AA062114)
文摘
本文基于小波方差对沪深两市指数的收益率进行月波动性分析,结果表明,股市收益率的月波动性会受到季节变化的影响,不同尺度下的月波动性呈现出相似的变化趋势.
关键词
极大
重叠
离散小
波
变换
小波
方差
波
动
尺度分解
Keywords
maximal overlap discrete wavelet transformation
wavelet variance
volatility
scale decompose
分类号
O211.61 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于改进阈值函数的小波去噪算法研究
被引量:
15
3
作者
代海波
单锐
王换鹏
张雁
机构
燕山大学理学院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2012年第6期189-193,共5页
基金
河北省教育厅科学研究计划项目(基金编号:2009159)
文摘
针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。Matlab仿真结果表明:去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。
关键词
声学
改进阈值函数
极大
重叠
离散小
波
包变换
小波
去噪
噪声滤
波
Keywords
acoustics
improved threshold function
maximal overlap discrete wavelet packet transform
wavelet denoising
noise filtering
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测
被引量:
1
4
作者
单锐
代海波
刘文
机构
燕山大学理学院
出处
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2013年第3期94-97,120,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51175448)
河北省教育厅科学研究计划项目(2009159)
文摘
引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测试结果表明:本文方法可实现多步预测,且对邮电业务总量的预测精度比单纯的用小波神经网络模型或BP神经网络模型高.
关键词
BP神经网络模型
极大
重叠
离散小
波
变换
小波
神经网络
邮电业务总量
Keywords
BP neural network model
maximal overlap discrete wavelet transform
wavelet neural network
business total of posts and telecommunications
分类号
F606 [经济管理—产业经济]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于单通道ECG信号与INFO-ABCLogitBoost模型的睡眠分期
5
作者
朱炳洋
吴建锋
王柯
王章权
刘半藤
机构
湖州师范学院信息工程学院
浙江树人学院信息科技学院
浙江大学工业控制技术国家重点实验室
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期2547-2555,2585,共10页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LY20H090001,LQ23F030002)
浙江省“领雁”研发攻关计划资助项目(2022C03122)
浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放课题资助项目(ICT2022B34)。
文摘
为了减少对传统多导睡眠图(PSG)系统的依赖,基于单通道心电图(ECG)信号,设计了一种简单高效的睡眠分析算法.采用最大重叠离散小波变换(MODWT)对原始信号进行多分辨分析,再进一步提取峰值信息;根据峰值位置的一阶偏差,提取多维度的心率变异性(HRV)特征.为了进一步筛选与不同睡眠阶段具有强关联性的HRV特征,提出基于ReliefF算法与Gini指数的特征提取方法.在此基础上,采用INFO-ABCLogitBoost方法挖掘HRV与不同睡眠阶段之间的关联性,从而实现睡眠阶段的精细分类.在实际公开数据集上的实验结果表明,所提出的模型在睡眠分期任务中,总体精度为83.67%,准确率为82.59%,Kappa系数为77.94%,F1-Score为82.97%.相比于睡眠分期任务中的常规模型,所提方法展现出更加高效便捷的睡眠质量评估性能,有助于实现家庭或移动医疗场景下的睡眠监测.
关键词
睡眠
分析
心电图(ECG)
最大
重叠
离散小
波
变换(MODWT)
心率变异性(HRV)
INFO-ABCLogitBoost
Keywords
sleep analysis
electrocardiogram(ECG)
maximum overlap discrete wavelet transform(MODWT)
heart rate variability(HRV)
INFO-ABCLogitBoost
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于先验知识的移动通信话务量预测
被引量:
13
6
作者
彭宇
雷苗
郭嘉
彭喜元
于江
陈强
机构
哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所
中国移动黑龙江有限公司
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期190-194,共5页
基金
教育部高等学校博士学科点专项科研基金(No.20092302110013)
中国移动通信集团黑龙江有限公司科技发展项目(No.[2008]1891)
文摘
本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解.分解后仍以傅里叶谱先验知识为参考,合并相关子层形成趋势项和周期项两部分,并采用季节性求和自回归滑动平均(ARIMA)模型对二者分别建模和预测.采用真实数据测试的结果表明:本文方法可实现多步预测,且预测精度优于单纯的季节性ARIMA模型.
关键词
移动通信
话务量预测
极大
重叠
离散小
波
变换
先验知识
Keywords
mobile communication
traffic forecasting
maximal overlap discrete wavelet transform
prior knowledge
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于MODWT和LSTM网络的分布式电网故障诊断
被引量:
1
7
作者
陈佳慧
靳一玮
机构
上海电力大学电子与信息工程学院
出处
《科技创新与应用》
2021年第3期23-26,共4页
文摘
近年来,针对分布式电网故障诊断的研究变得越来越重要,因为它能确保电网安全而稳定地运行。传统的故障诊断方法在故障分类的准确率上仍有待提高,对此,提出了一种基于极大重叠离散小波变换和长短期记忆网络的分布式电网故障诊断方法。首先采集故障数据,再进行特征提取和网络训练,最后得到故障分类的结果。结果表明,该方法不但能准确地识别出故障类型,且不受故障发生时刻和过渡电阻等影响。另外,与其他几种智能诊断方法相比,所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。为了评价该方法的性能,以修正的IEEE13总线标准系统为例进行了验证。
关键词
故障诊断
IEEE13总线
极大
重叠
离散小
波
变换
长短期记忆网络
Keywords
fault diagnosis
IEEE13 bus
maximum overlap discrete wavelet transform
long-short term memory network
分类号
TM910 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极大重叠离散小波变换和Elman神经网络的磨刀门咸潮模拟研究
林凯荣
张凡
兰甜
卢鹏宇
李文静
《人民珠江》
2018
3
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职称材料
2
基于小波方差的沪深两市的收益率波动性分析
刘文博
辛双
丁丹
《吉林建筑工程学院学报》
CAS
2012
1
在线阅读
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职称材料
3
基于改进阈值函数的小波去噪算法研究
代海波
单锐
王换鹏
张雁
《噪声与振动控制》
CSCD
2012
15
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职称材料
4
基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测
单锐
代海波
刘文
《郑州大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2013
1
在线阅读
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职称材料
5
基于单通道ECG信号与INFO-ABCLogitBoost模型的睡眠分期
朱炳洋
吴建锋
王柯
王章权
刘半藤
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
6
基于先验知识的移动通信话务量预测
彭宇
雷苗
郭嘉
彭喜元
于江
陈强
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
13
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职称材料
7
基于MODWT和LSTM网络的分布式电网故障诊断
陈佳慧
靳一玮
《科技创新与应用》
2021
1
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职称材料
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