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基于NSA多尺度模型的人脸识别
被引量：
2
1
作者
赵明华
游志胜
+1 位作者
赵永刚
吕学斌
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期107-109,共3页
提出了NSA多尺度模型。该模型摒弃了LSA模型中不同尺度的图像间具有线性映射关系的假设。首先利用神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;其次使用反向传播算法训练神经网络确定这种映射关系;最后根据该映射关系由低分辨率图像估计高分...
提出了NSA多尺度模型。该模型摒弃了LSA模型中不同尺度的图像间具有线性映射关系的假设。首先利用神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;其次使用反向传播算法训练神经网络确定这种映射关系;最后根据该映射关系由低分辨率图像估计高分辨率图像。利用对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度。将该模型用于人脸识别,提出利用梯度算子进行图像分割提高识别的准确性。实验结果表明,以该模型分析得到的对比度相似性为95.3634%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性。
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关键词
多
尺度
分析
线性
尺度自
回归
(LSA)
神经网络
尺度自
回归
(
nsa
)
小波变换
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职称材料
基于GNSA多尺度模型的人脸识别
被引量：
1
2
作者
赵明华
游志胜
+2 位作者
赵永刚
吕学斌
穆万军
《光电工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期93-96,共4页
考虑近似图像信息和细节图像信息,提出了 GNSA 多尺度模型。该模型利用具有 1 个隐含层和 50 个隐单元的神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;使用反向传播算法训练神经网络,确定这种映射关系;根据该映射关系由低分辨力图像估计高分...
考虑近似图像信息和细节图像信息,提出了 GNSA 多尺度模型。该模型利用具有 1 个隐含层和 50 个隐单元的神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;使用反向传播算法训练神经网络,确定这种映射关系;根据该映射关系由低分辨力图像估计高分辨力图像。采用亮度相似性和对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度。实验表明,以该模型分析得到的两种相似性分别为 89.907%和 96.196%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性。
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关键词
模式识别
人脸识别
小波变换
多
尺度
分析
神经网络
尺度自
回归
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职称材料
改进PSO训练的BPNN方法的舰船主尺度建模
被引量：
7
3
作者
张海鹏
韩端锋
郭春雨
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第7期806-810,共5页
利用改进粒子群优化算法训练的BP神经网络(BPNN)对以航母为代表的大型舰船主尺度进行了回归分析.对粒子群优化算法(PSO)的学习因子进行了关于迭代进程的自适应调整,并将改进后的PSO算法对BPNN训练过程进行优化.利用新型BPNN对典型航母...
利用改进粒子群优化算法训练的BP神经网络(BPNN)对以航母为代表的大型舰船主尺度进行了回归分析.对粒子群优化算法(PSO)的学习因子进行了关于迭代进程的自适应调整,并将改进后的PSO算法对BPNN训练过程进行优化.利用新型BPNN对典型航母主尺度(总长、总宽、设计水线长、设计水线宽、吃水与满载排水量)进行数学建模,与基于传统多项式回归的结果进行对比分析.结果表明经改进PSO训练的BPNN具有更高的输出精度且具有良好的分段光滑特性,这对于大型舰船方案论证与总体设计可起到重要的指导性作用.
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关键词
舰船主
尺度
回归
分析
改进粒子群优化算法
BP
神经网络
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职称材料
海监船与渔政船主尺度模型研究
被引量：
5
4
作者
刘飞
林焰
+3 位作者
李纳
杨蕖
王运龙
谌志新
《舰船科学技术》
北大核心
2012年第7期49-54,共6页
分析了我国海监船和渔政船发展现状及发展趋势。整理分析相关的船型数据资料,利用逐步回归的数学方法,分别基于Excel回归分析、MATLAB的BP神经网络工具箱和RBF神经网络工具箱,建立了海监船和渔政船主尺度的数学模型,并对3种数学统计模...
分析了我国海监船和渔政船发展现状及发展趋势。整理分析相关的船型数据资料,利用逐步回归的数学方法,分别基于Excel回归分析、MATLAB的BP神经网络工具箱和RBF神经网络工具箱,建立了海监船和渔政船主尺度的数学模型,并对3种数学统计模型进行了实船验证和误差分析,结果显示BP神经网络和RBF神经网络模型误差较小。数学模型的建立有利于分析和掌握海监船与渔政船主尺度变化的规律,为报价设计和初步设计提供了科学依据。
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关键词
海监船
渔政船
主
尺度
数学模型
回归
分析
神经网络
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职称材料
豪华邮轮主尺度要素统计分析
被引量：
2
5
作者
管官
顾文文
杨蕖
《船海工程》
北大核心
2019年第1期1-4,共4页
搜集整理188艘豪华邮轮的船型资料,分析豪华邮轮各主尺度要素的特点,运用统计学方法处理统计数据,分别用单变量回归、多元回归分析和BP神经网络回归方法建立豪华邮轮主尺度的数学模型,并对回归结果进行验证和误差分析,经检验,得到的回...
搜集整理188艘豪华邮轮的船型资料,分析豪华邮轮各主尺度要素的特点,运用统计学方法处理统计数据,分别用单变量回归、多元回归分析和BP神经网络回归方法建立豪华邮轮主尺度的数学模型,并对回归结果进行验证和误差分析,经检验,得到的回归公式误差较小。
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关键词
豪华邮轮
主
尺度
单变量
回归
多元
回归
BP
神经网络
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职称材料
深圳地区日极值气温的降尺度研究
被引量：
2
6
作者
武杨
李晴岚
《集成技术》
2014年第2期53-67,共15页
气象与人类日常生活的关系十分密切,气象预报一直是人类社会高度关注的问题。随着经济的发展和社会的进步,人类对天气预报的准确性提出了越来越高的要求,迫切希望实现气象要素精细化预报。获取详细准确的区域气象资料是实现气象精细化...
气象与人类日常生活的关系十分密切,气象预报一直是人类社会高度关注的问题。随着经济的发展和社会的进步,人类对天气预报的准确性提出了越来越高的要求,迫切希望实现气象要素精细化预报。获取详细准确的区域气象资料是实现气象精细化预报的首要条件,全球大气环流模式是目前预估大尺度未来全球气候变化最重要的模式,能较好地模拟出大尺度的平均特征。但是模式预报输出的空间分辨率较低,无法获取精细的区域气象资料,很难对区域天气情景变化做出详细的预测,而降尺度方法可用于弥补这方面的缺陷。文章的研究工作主要是利用统计降尺度的多元线性回归方法和BP神经网络方法对深圳地区近十年的日最低温度和最高温度进行降尺度分析研究。采用的数据是美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心提供的FNL全球分析资料和深圳国家基本观测站——竹子林站的实际观测数据,重点研究了基于BP神经网络方法和多元线性回归方法的统计降尺度模型的设计与实现过程,并对两种方法的结果进行了比较,为区域站点的统计降尺度应用提供了设计方法和参考。
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关键词
统计降
尺度
日极值气温
多元线性
回归
BP
神经网络
深圳
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职称材料
多模型不同时间尺度中长期径流预报研究
被引量：
2
7
作者
王涛
徐海丽
李铭
《水电站设计》
2019年第3期61-63,共3页
为研究多模型不同时间尺度中长期径流预报效果,本文结合工程实例,以不同的时间段为检验期,模拟预报该工程的坝址月、旬和周平均流量,并分析了不同资料系列长度对模拟预报精度的影响。研究结果表明,最近邻抽样回归、人工神经网络和门限...
为研究多模型不同时间尺度中长期径流预报效果,本文结合工程实例,以不同的时间段为检验期,模拟预报该工程的坝址月、旬和周平均流量,并分析了不同资料系列长度对模拟预报精度的影响。研究结果表明,最近邻抽样回归、人工神经网络和门限自回归模型对该工程月、旬、周时间尺度平均流量模拟预报精度随着时间尺度减小呈增高趋势;门限自回归模型模拟预测精度略高于其他两个模型;资料系列达到一定程度后,不同模型对月、旬、周时间尺度平均流量的模拟预报比较稳定。
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关键词
中长期径流预测
时间
尺度
最近邻抽样
回归
模型
人工
神经网络
模型
门限
自回归
模型
多诺水电站
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职称材料
沥青船主尺度要素统计分析
8
作者
张秋萍
金庭宇
+1 位作者
姚文
黄光兵
《中国修船》
2022年第5期59-62,72,共5页
沥青船主尺度要素决定了其技术经济性能,如载质量、货舱容量、总布置、操纵性以及造价等。主尺度的确定是沥青船船型方案设计的重要内容。文章在分析21世纪新建成服役的沥青船特点的前提下,搜集整理了世界范围内沥青船的主尺度要素资料...
沥青船主尺度要素决定了其技术经济性能,如载质量、货舱容量、总布置、操纵性以及造价等。主尺度的确定是沥青船船型方案设计的重要内容。文章在分析21世纪新建成服役的沥青船特点的前提下,搜集整理了世界范围内沥青船的主尺度要素资料。通过单变量回归、多元回归和BP神经网络方法建立沥青船主尺度要素的数学模型,并对回归结果进行实船验证。所得模型对沥青船方案设计的主尺度预测和载质量估算提供了参考依据。
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关键词
沥青船
主
尺度
确定
回归
分析
敏感性
BP
神经网络
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职称材料
优化HHT端点效应的新方法
被引量：
5
9
作者
赵军
李林峰
+2 位作者
郭天太
王道档
孔明
《计量学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期509-514,共6页
在旋转机械的故障诊断中，希尔伯特-黄变换（HHT）方法常用于提取故障特征信号以及分解结果的时频分析，然而，在HHT中会出现端点效应问题，且导致模态混叠和虚假本征模态函数（IMF）等一系列问题。针对这一问题，提出了利用广义回归神...
在旋转机械的故障诊断中，希尔伯特-黄变换（HHT）方法常用于提取故障特征信号以及分解结果的时频分析，然而，在HHT中会出现端点效应问题，且导致模态混叠和虚假本征模态函数（IMF）等一系列问题。针对这一问题，提出了利用广义回归神经网络（GRNN）和边界局部特征尺度延拓（BLCC）相结合的方法先对信号延拓，再进行经验模式分解（EMD）。通过仿真与故障实验，在时域、频域和希尔伯特-黄谱的相关参数的情况下，对比镜像延拓优化的HHT分解结果，验证了所提方法的有效性。实验结果表明：所述方法能够有效地抑制HHT中的端点效应，且减轻了模态混叠和虚假IMF分量，同时能准确地表现信号的真实结构成分。
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关键词
计量学
故障诊断
旋转机械
希尔伯特-黄变换
端点效应
模态混叠
边界局部特征
尺度
延拓法
广义
回归
神经网络
在线阅读
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职称材料
混凝土重力坝坝基扬压力预测模型研究
被引量：
6
10
作者
徐金英
胡明庭
《人民黄河》
CAS
北大核心
2021年第S01期252-254,共3页
混凝土重力坝坝基扬压力是关乎大坝安全的重要监测项目,其受坝前水位、气温、降雨量和时效等因素的影响。在构建数学模型时采用主成分分析与逐步回归分析相互对照验证的方式形成统计模型与神经网络计算模型。采用不同时间尺度分析了4种...
混凝土重力坝坝基扬压力是关乎大坝安全的重要监测项目,其受坝前水位、气温、降雨量和时效等因素的影响。在构建数学模型时采用主成分分析与逐步回归分析相互对照验证的方式形成统计模型与神经网络计算模型。采用不同时间尺度分析了4种坝基扬压力预测模型的性能,结果表明:基于主成分分析构建的统计模型和神经网络模型整体优于基于逐步回归分析构建的模型;基于神经网络构建的模型整体优于统计模型;4种不同的预测模型在短期尺度(1个月内)的预测计算时误差较小,在中长期尺度(1个月以上)预测时建议仅采用基于主成分分析构建的统计模型和神经网络模型。
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关键词
混凝土重力坝
统计模型
神经网络
主成分分析法
逐步
回归
分析
时间
尺度
模型性能
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职称材料
题名
基于NSA多尺度模型的人脸识别
被引量：
2
1
作者
赵明华
游志胜
赵永刚
吕学斌
机构
四川大学计算机学院图形图像研究所
西南石油学院
出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期107-109,共3页
文摘
提出了NSA多尺度模型。该模型摒弃了LSA模型中不同尺度的图像间具有线性映射关系的假设。首先利用神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;其次使用反向传播算法训练神经网络确定这种映射关系;最后根据该映射关系由低分辨率图像估计高分辨率图像。利用对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度。将该模型用于人脸识别,提出利用梯度算子进行图像分割提高识别的准确性。实验结果表明,以该模型分析得到的对比度相似性为95.3634%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性。
关键词
多
尺度
分析
线性
尺度自
回归
(LSA)
神经网络
尺度自
回归
(
nsa
)
小波变换
Keywords
multiscale analysis
llnear scale autoregresslve
neural networks scale autoregressive
wavelet transform
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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职称材料
题名
基于GNSA多尺度模型的人脸识别
被引量：
1
2
作者
赵明华
游志胜
赵永刚
吕学斌
穆万军
机构
四川大学计算机学院图形图像研究所
西南石油学院
出处
《光电工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第2期93-96,共4页
文摘
考虑近似图像信息和细节图像信息,提出了 GNSA 多尺度模型。该模型利用具有 1 个隐含层和 50 个隐单元的神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;使用反向传播算法训练神经网络,确定这种映射关系;根据该映射关系由低分辨力图像估计高分辨力图像。采用亮度相似性和对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度。实验表明,以该模型分析得到的两种相似性分别为 89.907%和 96.196%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性。
关键词
模式识别
人脸识别
小波变换
多
尺度
分析
神经网络
尺度自
回归
Keywords
Pattern recognition
Face recognition
Wavelet transform
Multi-scale analysis, Neural networks scale autoregressive
分类号
TP391.4 [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
改进PSO训练的BPNN方法的舰船主尺度建模
被引量：
7
3
作者
张海鹏
韩端锋
郭春雨
机构
哈尔滨工程大学船舶工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第7期806-810,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61004008)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(HEUCF100105)
文摘
利用改进粒子群优化算法训练的BP神经网络(BPNN)对以航母为代表的大型舰船主尺度进行了回归分析.对粒子群优化算法(PSO)的学习因子进行了关于迭代进程的自适应调整,并将改进后的PSO算法对BPNN训练过程进行优化.利用新型BPNN对典型航母主尺度(总长、总宽、设计水线长、设计水线宽、吃水与满载排水量)进行数学建模,与基于传统多项式回归的结果进行对比分析.结果表明经改进PSO训练的BPNN具有更高的输出精度且具有良好的分段光滑特性,这对于大型舰船方案论证与总体设计可起到重要的指导性作用.
关键词
舰船主
尺度
回归
分析
改进粒子群优化算法
BP
神经网络
Keywords
large vessels principal dimensions
regression analysis
improved particle swarm optimization
backpropagation neural network （BPNN）
分类号
U662.3 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
海监船与渔政船主尺度模型研究
被引量：
5
4
作者
刘飞
林焰
李纳
杨蕖
王运龙
谌志新
机构
大连理工大学船舶工程学院船舶CAD工程中心
工业装备结构分析国家重点实验室
中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2012年第7期49-54,共6页
基金
国家公益性行业科研专项:渔业节能关键技术研究与重大装备开发(201003024)
文摘
分析了我国海监船和渔政船发展现状及发展趋势。整理分析相关的船型数据资料,利用逐步回归的数学方法,分别基于Excel回归分析、MATLAB的BP神经网络工具箱和RBF神经网络工具箱,建立了海监船和渔政船主尺度的数学模型,并对3种数学统计模型进行了实船验证和误差分析,结果显示BP神经网络和RBF神经网络模型误差较小。数学模型的建立有利于分析和掌握海监船与渔政船主尺度变化的规律,为报价设计和初步设计提供了科学依据。
关键词
海监船
渔政船
主
尺度
数学模型
回归
分析
神经网络
Keywords
fishery patrol
principal dimension
mathematical model
regressive analysis
neural networks
分类号
U662.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
豪华邮轮主尺度要素统计分析
被引量：
2
5
作者
管官
顾文文
杨蕖
机构
大连理工大学船舶
大连理工大学工程装备结构分析国家重点实验室
出处
《船海工程》
北大核心
2019年第1期1-4,共4页
基金
国家自然科学基金(51609036)
中央高校基本科研业务费专项资金(DUT18 JC05)
文摘
搜集整理188艘豪华邮轮的船型资料,分析豪华邮轮各主尺度要素的特点,运用统计学方法处理统计数据,分别用单变量回归、多元回归分析和BP神经网络回归方法建立豪华邮轮主尺度的数学模型,并对回归结果进行验证和误差分析,经检验,得到的回归公式误差较小。
关键词
豪华邮轮
主
尺度
单变量
回归
多元
回归
BP
神经网络
Keywords
luxury cruise
principal dimension
single variable regression
multiple regression
BP neural network
分类号
U662.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
深圳地区日极值气温的降尺度研究
被引量：
2
6
作者
武杨
李晴岚
机构
中国科学院深圳先进技术研究院
出处
《集成技术》
2014年第2期53-67,共15页
基金
深圳市科技研发资金项目(JCYJ20120617115926138)
文摘
气象与人类日常生活的关系十分密切,气象预报一直是人类社会高度关注的问题。随着经济的发展和社会的进步,人类对天气预报的准确性提出了越来越高的要求,迫切希望实现气象要素精细化预报。获取详细准确的区域气象资料是实现气象精细化预报的首要条件,全球大气环流模式是目前预估大尺度未来全球气候变化最重要的模式,能较好地模拟出大尺度的平均特征。但是模式预报输出的空间分辨率较低,无法获取精细的区域气象资料,很难对区域天气情景变化做出详细的预测,而降尺度方法可用于弥补这方面的缺陷。文章的研究工作主要是利用统计降尺度的多元线性回归方法和BP神经网络方法对深圳地区近十年的日最低温度和最高温度进行降尺度分析研究。采用的数据是美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心提供的FNL全球分析资料和深圳国家基本观测站——竹子林站的实际观测数据,重点研究了基于BP神经网络方法和多元线性回归方法的统计降尺度模型的设计与实现过程,并对两种方法的结果进行了比较,为区域站点的统计降尺度应用提供了设计方法和参考。
关键词
统计降
尺度
日极值气温
多元线性
回归
BP
神经网络
深圳
Keywords
statistical downscaling
daily temperature extreme
multiple linear regression
BP neural network
Shenzhen
分类号
P423 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
多模型不同时间尺度中长期径流预报研究
被引量：
2
7
作者
王涛
徐海丽
李铭
机构
中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司
出处
《水电站设计》
2019年第3期61-63,共3页
文摘
为研究多模型不同时间尺度中长期径流预报效果,本文结合工程实例,以不同的时间段为检验期,模拟预报该工程的坝址月、旬和周平均流量,并分析了不同资料系列长度对模拟预报精度的影响。研究结果表明,最近邻抽样回归、人工神经网络和门限自回归模型对该工程月、旬、周时间尺度平均流量模拟预报精度随着时间尺度减小呈增高趋势;门限自回归模型模拟预测精度略高于其他两个模型;资料系列达到一定程度后,不同模型对月、旬、周时间尺度平均流量的模拟预报比较稳定。
关键词
中长期径流预测
时间
尺度
最近邻抽样
回归
模型
人工
神经网络
模型
门限
自回归
模型
多诺水电站
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
沥青船主尺度要素统计分析
8
作者
张秋萍
金庭宇
姚文
黄光兵
机构
中船澄西船舶修造有限公司
大连理工大学船舶工程学院
出处
《中国修船》
2022年第5期59-62,72,共5页
文摘
沥青船主尺度要素决定了其技术经济性能,如载质量、货舱容量、总布置、操纵性以及造价等。主尺度的确定是沥青船船型方案设计的重要内容。文章在分析21世纪新建成服役的沥青船特点的前提下,搜集整理了世界范围内沥青船的主尺度要素资料。通过单变量回归、多元回归和BP神经网络方法建立沥青船主尺度要素的数学模型,并对回归结果进行实船验证。所得模型对沥青船方案设计的主尺度预测和载质量估算提供了参考依据。
关键词
沥青船
主
尺度
确定
回归
分析
敏感性
BP
神经网络
Keywords
asphalt carrier
determination of principal dimension
regression analysis
sensibility
BP neural networks
分类号
P661.33 [天文地球—地质学]
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职称材料
题名
优化HHT端点效应的新方法
被引量：
5
9
作者
赵军
李林峰
郭天太
王道档
孔明
机构
中国计量学院计量测试工程学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期509-514,共6页
基金
国家自然科学基金(51375467)
质检公益性行业科研专项(201410009)
浙江省公益性技术应用研究计划项目(2013C31098)
文摘
在旋转机械的故障诊断中，希尔伯特-黄变换（HHT）方法常用于提取故障特征信号以及分解结果的时频分析，然而，在HHT中会出现端点效应问题，且导致模态混叠和虚假本征模态函数（IMF）等一系列问题。针对这一问题，提出了利用广义回归神经网络（GRNN）和边界局部特征尺度延拓（BLCC）相结合的方法先对信号延拓，再进行经验模式分解（EMD）。通过仿真与故障实验，在时域、频域和希尔伯特-黄谱的相关参数的情况下，对比镜像延拓优化的HHT分解结果，验证了所提方法的有效性。实验结果表明：所述方法能够有效地抑制HHT中的端点效应，且减轻了模态混叠和虚假IMF分量，同时能准确地表现信号的真实结构成分。
关键词
计量学
故障诊断
旋转机械
希尔伯特-黄变换
端点效应
模态混叠
边界局部特征
尺度
延拓法
广义
回归
神经网络
Keywords
metrology
fault diagnosis
rotating machinery
HHT
end effect
modal aliasing
BLCC
GRNN
分类号
TB936 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
混凝土重力坝坝基扬压力预测模型研究
被引量：
6
10
作者
徐金英
胡明庭
机构
华电电力科学研究院有限公司
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2021年第S01期252-254,共3页
文摘
混凝土重力坝坝基扬压力是关乎大坝安全的重要监测项目,其受坝前水位、气温、降雨量和时效等因素的影响。在构建数学模型时采用主成分分析与逐步回归分析相互对照验证的方式形成统计模型与神经网络计算模型。采用不同时间尺度分析了4种坝基扬压力预测模型的性能,结果表明:基于主成分分析构建的统计模型和神经网络模型整体优于基于逐步回归分析构建的模型;基于神经网络构建的模型整体优于统计模型;4种不同的预测模型在短期尺度(1个月内)的预测计算时误差较小,在中长期尺度(1个月以上)预测时建议仅采用基于主成分分析构建的统计模型和神经网络模型。
关键词
混凝土重力坝
统计模型
神经网络
主成分分析法
逐步
回归
分析
时间
尺度
模型性能
分类号
TV642.3 [水利工程—水利水电工程]
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1
基于NSA多尺度模型的人脸识别
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游志胜
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吕学斌
《激光技术》
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2006
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赵明华
游志胜
赵永刚
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穆万军
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2005
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改进PSO训练的BPNN方法的舰船主尺度建模
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韩端锋
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9
优化HHT端点效应的新方法
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王道档
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《计量学报》
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2016
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10
混凝土重力坝坝基扬压力预测模型研究
徐金英
胡明庭
《人民黄河》
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2021
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