期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
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
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
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
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：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
压缩感知结合卷积网络的天然气管道泄漏孔径识别
被引量：
11
1
作者
温江涛
付磊
+3 位作者
孙洁娣
王涛
张光宇
张鹏程
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第21期17-23,共7页
针对传统天然气管道泄漏孔径检测面临的原始数据冗余性大、特征选取主观依赖性强以及复杂环境下识别准确率低等问题,提出了一种将压缩感知与深度卷积神经网络相结合的泄漏孔径识别方法。首先利用随机高斯矩阵对原始泄漏信号进行压缩采集...
针对传统天然气管道泄漏孔径检测面临的原始数据冗余性大、特征选取主观依赖性强以及复杂环境下识别准确率低等问题,提出了一种将压缩感知与深度卷积神经网络相结合的泄漏孔径识别方法。首先利用随机高斯矩阵对原始泄漏信号进行压缩采集,以较少的压缩感知域数据获取全部泄漏信息;然后构建深度一维卷积神经网络,将压缩采集数据送入网络中实现自适应特征提取及高准确度泄漏孔径识别;还对主要参数的影响进行了深入的分析。实验结果表明,该方法能够快速、准确地实现天然气管道泄漏孔径识别,且在低信噪比环境下具有较好的鲁棒性,总体识别效果优于传统的分类方法。
展开更多
关键词
管道泄漏孔径识别
压缩感知采集
1维卷积网络
自适应特征提取
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
压缩感知结合卷积网络的天然气管道泄漏孔径识别
被引量：
11
1
作者
温江涛
付磊
孙洁娣
王涛
张光宇
张鹏程
机构
燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第21期17-23,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51475407
51605419
+3 种基金
61701429)
河北省自然科学基金资助项目(E2018203433
E2020203061)
河北省引进留学人员资助项目(C201827)。
文摘
针对传统天然气管道泄漏孔径检测面临的原始数据冗余性大、特征选取主观依赖性强以及复杂环境下识别准确率低等问题,提出了一种将压缩感知与深度卷积神经网络相结合的泄漏孔径识别方法。首先利用随机高斯矩阵对原始泄漏信号进行压缩采集,以较少的压缩感知域数据获取全部泄漏信息;然后构建深度一维卷积神经网络,将压缩采集数据送入网络中实现自适应特征提取及高准确度泄漏孔径识别;还对主要参数的影响进行了深入的分析。实验结果表明,该方法能够快速、准确地实现天然气管道泄漏孔径识别,且在低信噪比环境下具有较好的鲁棒性,总体识别效果优于传统的分类方法。
关键词
管道泄漏孔径识别
压缩感知采集
1维卷积网络
自适应特征提取
Keywords
pipeline leakage aperture recognition
compression sensing collection
1-D convolutional network
adaptive feature extraction
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH865 [机械工程—精密仪器及机械]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
压缩感知结合卷积网络的天然气管道泄漏孔径识别
温江涛
付磊
孙洁娣
王涛
张光宇
张鹏程
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
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
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
