期刊文献+
共找到870篇文章
< 1 2 44 >
每页显示 20 50 100
An Orthogonal Wavelet Transform Fractionally Spaced Blind Equalization Algorithm Based on the Optimization of Genetic Algorithm
1
作者 廖娟 郭业才 季童莹 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2011年第2期65-71,共7页
An orthogonal wavelet transform fractionally spaced blind equalization algorithm based on the optimization of genetic algorithm(WTFSE-GA) is proposed in viewof the lowconvergence rate,large steady-state mean square er... An orthogonal wavelet transform fractionally spaced blind equalization algorithm based on the optimization of genetic algorithm(WTFSE-GA) is proposed in viewof the lowconvergence rate,large steady-state mean square error and local convergence of traditional constant modulus blind equalization algorithm(CMA).The proposed algorithm can reduce the signal autocorrelation through the orthogonal wavelet transform of input signal of fractionally spaced blind equalizer,and decrease the possibility of CMA local convergence by using the global random search characteristics of genetic algorithm to optimize the equalizer weight vector.The proposed algorithm has the faster convergence rate and smaller mean square error compared with FSE and WT-FSE.The efficiency of the proposed algorithm is proved by computer simulation of underwater acoustic channels. 展开更多
关键词 information processing technique genetic algorithm orthogonal wavelet transform fractionally spaced equalizer blind equalization underwater acoustic channel
在线阅读 下载PDF
Impulse Response Identification Based on Varying Scale Orthogonal Wavelet Packet Transform
2
作者 LIHe-Sheng MAOJian-Qin ZHAOMing-Sheng 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期567-577,共11页
In this paper, by applying a group of specific orthogonal wavelet packet to Eykho?algorithm, a new impulse response identification algorithm based on varying scale orthogonal WPTis provided. In comparison to Eykho? al... In this paper, by applying a group of specific orthogonal wavelet packet to Eykho?algorithm, a new impulse response identification algorithm based on varying scale orthogonal WPTis provided. In comparison to Eykho? algorithm, the new algorithm has better practicability andwider application range. Simulation results show that the proposed impulse response identificationalgorithm can be applied to both deterministic and random systems, and is of higher identificationprecision, stronger anti-noise interference ability and better system dynamic tracking property. 展开更多
关键词 微波转换 WPT 时间频率分析 Eykhoff算法 脉冲响应
在线阅读 下载PDF
基于改进Otsu算法的金属器件镀锌表面缺陷识别方法 被引量:2
3
作者 马栎 冯占荣 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第2期46-53,共8页
镀锌表面纹理、颜色以及亮度变化的复杂度往往较高,且不同的光照条件会对金属表面的反射和阴影产生显著影响,当前固定的阈值选择方式难以适应这种复杂多变的识别环境,影响当前人工智能领域中表面缺陷的识别效果,故提出了基于改进Otsu算... 镀锌表面纹理、颜色以及亮度变化的复杂度往往较高,且不同的光照条件会对金属表面的反射和阴影产生显著影响,当前固定的阈值选择方式难以适应这种复杂多变的识别环境,影响当前人工智能领域中表面缺陷的识别效果,故提出了基于改进Otsu算法的金属器件镀锌表面缺陷识别方法。首先,针对金属器件镀锌表面图像,根据结构张量提取图像的轮廓信息,利用Itti模型提取图像颜色和亮度信息,并分别生成各通道显著图。经规范化处理后,通过线性组合构成视觉显著图,用于初步判断图像中是否存在表面缺陷;然后,在常规的Otsu算法中,引入二阶振荡粒子群优化算法多次调整灰度阈值,利用最优的灰度阈值分割出缺陷区域;最后,利用加权马氏距离表示协方差距离,突出缺陷边缘像素特征,使缺陷兴趣区域更加显著,再采用连通区域标记的方式准确识别表面缺陷。实验结果表明,在金属器件镀锌表面缺陷人工智能识别中,该方法可以准确检索到缺陷区域,识别结果的敏感度和特异性较高。由此可以说明,该方法具有良好的应用效果。 展开更多
关键词 OTSU算法 金属器件 镀锌表面 缺陷识别 二阶振荡粒子群优化算法 最优灰度阈值 GABOR小波变换
在线阅读 下载PDF
基于数据分解与超参数优化的若干变体支持向量机月降水量预测
4
作者 周正道 黄斌 《节水灌溉》 北大核心 2025年第9期36-43,共8页
为提高月降水量时间序列预测精度,改进混合核相关向量机(HRVM)、混合核最小二乘支持向量机(HLSSVM)、混合核支持向量机(HSVM)、相关向量机(RVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、支持向量机(SVM)泛化性能,基于1~3层小波包分解(WPT1~3)方法... 为提高月降水量时间序列预测精度,改进混合核相关向量机(HRVM)、混合核最小二乘支持向量机(HLSSVM)、混合核支持向量机(HSVM)、相关向量机(RVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、支持向量机(SVM)泛化性能,基于1~3层小波包分解(WPT1~3)方法和麋鹿优化(EHO)算法,提出WPT1/WPT2/WPT3-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM月降水量时间序列预测模型,通过云南省大理州2个雨量站月降水量预测实例对18种模型进行验证。首先利用WPT1/WPT2/WPT3对实例月降水量时序数据进行分解处理,划分训练集和验证集;然后基于训练集构建HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM超参数优化适应度函数,利用EHO优化适应度函数获得最优超参数;最后利用最优超参数建立WPT1/WPT2/WPT3-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM模型对实例各分量进行预测和重构。结果表明:①18种模型对月降水量均具有较好拟合、预测精度。其中WPT3-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM模型预测的平均绝对误差(MAE)、决定系数(R2)1.70~0.81 mm、0.9996~0.9999,优于其他对比模型,具有最小的预测误差;WPT2-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM模型预测效果较好,精度较高;WPT1-EHO-HRVM/HLSSVM/HSVM模型预测误差相对较大。②在相同分解层数和EHO优化情形下,通过线性组合不同核函数的EHOHRVM/HLSSVM/HSVM模型能更好地适应不同类型的数据分布,显著提升月降水量预测精度。③WPT3分解效果优于WPT2,远优于WPT1,月降水量预测精度随着WPT分解层数的增加而提高。④通过EHO优化HRVM/HLSSVM/HSVM/RVM/LSSVM/SVM超参数,能有效提升模型预测精度和预测效率。 展开更多
关键词 月降水量预测 小波包分解 麋鹿优化算法 混合核函数 支持向量机及其变体 超参数优化
在线阅读 下载PDF
基于ISSA-BiLSTM的多端柔性直流输电线路保护方案 被引量:1
5
作者 李正 陈堂贤 +2 位作者 张赟宁 刘双洋 孙培胜 《电测与仪表》 北大核心 2025年第4期97-104,共8页
针对多端柔性直流输电线路保护的耐受过渡电阻能力差、识别准确率低的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)与双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory network, BiLSTM)结合的... 针对多端柔性直流输电线路保护的耐受过渡电阻能力差、识别准确率低的问题,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)与双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory network, BiLSTM)结合的诊断模型。基于小波变换技术提取输电线路故障的特征作为模型输入量对模型进行训练;利用Sine混沌映射、学习粒子群算法策略、引入高斯扰动项对原始麻雀搜索算法进行改进,利用ISSA对BiLSTM目标超参数进行寻优,使故障诊断精度达到最优。最后基于PSCAD/EMTDC仿真平台搭建了四端柔性直流输电系统模型,验证表明,其故障识别准确率高、耐过渡电阻能力强,满足可靠性与速动性的要求。 展开更多
关键词 多端柔性直流电网 小波变换 麻雀搜索算法 双向长短时记忆网络 故障诊断
在线阅读 下载PDF
基于WOA-VMD算法的地铁钢轨波磨识别 被引量:2
6
作者 唐虎 李霞 +1 位作者 王安阳 王安斌 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第3期209-215,共7页
针对现有钢轨波磨检测方法效率低下且精度不高等问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)-变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的地铁钢轨波磨识别方法。首先,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解... 针对现有钢轨波磨检测方法效率低下且精度不高等问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)-变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的地铁钢轨波磨识别方法。首先,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解模态个数K和惩罚系数α进行参数寻优,然后根据VMD将轴箱振动加速度信号分解为一组本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMF);引入IMF振动能量比进行筛选,并计算剩下分量的能量值,通过设定阈值判断是否存在钢轨波磨,最后对超出阈值的分量进行同步压缩小波时频分析,根据其中心频率确定钢轨波磨的波长。通过仿真实验和工程实例验证了该方法的有效性,结果表明:该方法能够通过轴箱振动加速度识别钢轨波磨,并确定钢轨波磨的波长信息,有助于地铁轨道的维修和养护。 展开更多
关键词 故障诊断 钢轨波磨 变分模态分解 鲸鱼优化算法 样本熵 同步压缩小波变换
在线阅读 下载PDF
机器视觉芒果分级系统中图像压缩算法研究 被引量:1
7
作者 罗山 郑彬 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期96-99,共4页
针对基于机器视觉的芒果质量分级系统,所采集的图像样本多、数据量大,给处理、传输和存储的软硬件系统所带来的问题,结合小波变换对遗传神经网络图像压缩算法进行改进。首先对芒果图像进行小波变换,提取低频系数输入神经网络中;然后采... 针对基于机器视觉的芒果质量分级系统,所采集的图像样本多、数据量大,给处理、传输和存储的软硬件系统所带来的问题,结合小波变换对遗传神经网络图像压缩算法进行改进。首先对芒果图像进行小波变换,提取低频系数输入神经网络中;然后采用遗传算法优化以解决BP神经网络易陷入局部最优的问题,但因不变的交叉概率和变异概率使遗传算法存在收敛到局部最优的缺陷,因此按照个体适应度的集中与分散程度自适应地调整交叉概率与变异概率,使得算法的寻优性能得到改善;最后建立基于优化网络的芒果图像压缩模型。实验结果表明,所提出的压缩算法与BP、GA-BP、IAGA-BP压缩算法相比,在获得高压缩比的同时重建图像效果好、保真度高,峰值信噪比有一定的提高。 展开更多
关键词 机器视觉 芒果分级 图像压缩 神经网络 遗传算法 小波变换
在线阅读 下载PDF
包装机深沟球轴承多模态智能诊断模型与自适应参数优化研究
8
作者 车畅 李明辉 +1 位作者 马晨佩 亓梦元 《包装工程》 北大核心 2025年第19期247-257,共11页
目的针对包装机深沟球轴承在高速启停、高粉尘湿环境下的早期故障难检测问题,研究多模态特征融合与智能算法优化的故障诊断方法,以提升设备的运维效率。方法鉴于传统深度置信网络用于状态监测与故障诊断时存在结构复杂、训练困难及参数... 目的针对包装机深沟球轴承在高速启停、高粉尘湿环境下的早期故障难检测问题,研究多模态特征融合与智能算法优化的故障诊断方法,以提升设备的运维效率。方法鉴于传统深度置信网络用于状态监测与故障诊断时存在结构复杂、训练困难及参数无法自适应选取等问题,通过构建“小波包变换(WPT)+麻雀搜索算法(SSA)+深度置信网络(DBN)”多模态智能诊断模型,利用WPT提取时域、频域及能量特征,降低输入维度;引入SSA自适应优化DBN的网络层数、隐含层节点数及学习率,解决传统DBN参数依赖经验的问题,实现参数自适应选取,从而更准确、快速地识别轴承故障状态。结果多模态智能模型对包装机深沟球轴承正常状态诊断准确率达到100%,不同程度的内圈、外圈、滚动体故障平均诊断准确率分别提升至98.58%、97.75%、98.42%,训练时间缩短约1 min。结论通过优化模型可有效解决包装机深沟球轴承在复杂工况下的诊断难题,为包装机预知性维护提供了智能诊断方案。 展开更多
关键词 包装机 深沟球轴承 小波包变换 麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
一种旋转不变的目标识别算法 被引量:1
9
作者 陈国玺 姜振东 +1 位作者 杨贝贝 张姗姗 《农业装备与车辆工程》 2025年第1期129-133,共5页
为了解决目标图像旋转角度造成的误匹配问题并提高算法的运行速度,提出了一种旋转不变的目标识别算法。该算法融合了圆投影和小波变换的优点,通过圆环面投影方法对图像进行预处理,保证特征的旋转不变性;采用小波变换对目标图像和模板图... 为了解决目标图像旋转角度造成的误匹配问题并提高算法的运行速度,提出了一种旋转不变的目标识别算法。该算法融合了圆投影和小波变换的优点,通过圆环面投影方法对图像进行预处理,保证特征的旋转不变性;采用小波变换对目标图像和模板图像进行降维,加快算法的运行速度;选择基于方差结构相似性算法作为图像特征量进行目标区域识别,提高目标区域的识别精度。将不同背景环境下的图像与传统目标识别算法以及其他旋转不变算法相比较,结果表明,所提算法在目标识别过程中不仅能够解决目标图像的旋转问题,而且能够提高算法的运行速度,识别准确率超过94%,适用于较复杂背景下目标图像的识别。 展开更多
关键词 目标识别 旋转不变 圆环投影 小波变换 基于最小方差的结构相似性算法
在线阅读 下载PDF
基于小波变换和VCPA-GA算法的人参果叶片叶绿素含量高光谱估算
10
作者 郭金锋 张志从 +3 位作者 吾木提·艾山江 周忠晔 续文宇 玉苏甫·艾海买江 《热带地理》 北大核心 2025年第3期514-526,共13页
叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Contents,LCCs)作为植物重要的生理生化参数之一,其含量的变化直接或间接影响植物的生长发育。通过使用高光谱遥感技术对人参果LCC进行快速无损监测,有利于实现精准农业的发展。文章以人参果叶片高光... 叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Contents,LCCs)作为植物重要的生理生化参数之一,其含量的变化直接或间接影响植物的生长发育。通过使用高光谱遥感技术对人参果LCC进行快速无损监测,有利于实现精准农业的发展。文章以人参果叶片高光谱数据和对应的人参果LCC为数据集,使用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)算法,提取人参果叶片高光谱数据0~10层低频小波系数,将0~10层光谱数据集与对应的人参果LCC进行Pearson相关性分析,然后将变量组合集群分析(Variable Combination Population Analysis,VCPA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)结合,使用VCPA-GA算法提取人参果全谱和各分解层敏感波段,通过4种机器学习模型构建人参果LCC的估测模型。结果表明,DWT能提高人参果LCC的预测性能,在4种机器学习模型中,4层BP-AdaBoost模型的预测性能最好,R^(2)达到0.919,MAPE=2.090%,RMSE=1.453,RPD=3.900,其次PSO-BPNN回归模型的预测性能也表现出较高的准确性。文章表明,人参果高光谱数据经DWTVCPA-GA算法处理后,使用4层低频小波系数重组的光谱数据构建BP-AdaBoost回归预测模型时对人参果LCC的估算性能最好。 展开更多
关键词 离散小波变换 混合变量选择算法 深度学习 叶片叶绿素含量 人参果
在线阅读 下载PDF
基于EWT-EVO/CDO-GPR模型的三峡入库月径流预测 被引量:2
11
作者 徐荣华 崔东文 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期26-32,共7页
为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法... 为提高三峡入库月径流预测精度,提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量谷优化(EVO)算法、切尔诺贝利灾难优化(CDO)算法优化的高斯过程回归(GPR)预测模型.首先利用EWT将月径流时间序列分解为趋势项、周期项和波动项;然后介绍EVO、CDO算法原理,利用EVO、CDO优化GPR超参数;最后利用优化获得的最佳超参数建立EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型对月径流各分量进行预测,重构后得到最终预测结果,并构建基于粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)优化的EWT-PSO-GPR、EWT-GA-GPR模型,基于支持向量机(SVM)、BP神经网络的EWT-EVO-SVM、EWT-CDO-SVM、EWT-EVO-BP、EWT-CDO-BP模型,基于小波变换(WT)的WT-EVO-GPR、WT-CDO-GPR模型,基于经验模态分解(EMD)的EMD-EVO-GPR、EMD-CDO-GPR模型和EWT-GPR、EVO-GPR、CDO-GPR模型作对比分析,通过三峡2009至2022年入库月径流时序数据对各模型进行验证.结果表明:EWT-EVO-GPR、EWT-CDO-GPR模型预测的平均绝对百分比误差分别为0.689%、0.699%,决定系数均为0.9999,优于其他对比模型,具有更好的预测效果;EWT兼顾WT、EMD优势,可将月径流时序数据分解为更具规律的子分量,显著提升模型性能,分解效果优于WT、EMD;EVO、CDO对GPR超参数的寻优效果优于PSO、GA,通过超参数寻优,显著提升了GPR性能;在相同情形下,GPR预测性能要优于SVM、BP. 展开更多
关键词 月径流预测 高斯过程回归 能量谷优化算法 切尔诺贝利灾难优化算法 经验小波变换 三峡
在线阅读 下载PDF
基于改进优化算法的WELM月径流预测模型研究 被引量:3
12
作者 王应武 华春莉 茶建帮 《人民长江》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页
针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO... 针对在月径流预测中将传统数据分解技术直接应用于整个时间序列时,在模型训练过程中会提前使用“未来信息”从而导致预测结果“不可信”的问题,提出两种不引入“未来信息”的小波包变换(WPT)-改进蝴蝶优化算法(IBOA)/改进海马优化(ISHO)算法-加权极限学习机(WELM)月径流时间序列预测模型。首先,将月径流时间序列划分为训练集和预测集,利用WPT分别对训练集和预测集进行分解处理,避免在训练过程中提前使用“预测集信息”;其次,通过6个典型函数验证IBOA/ISHO的寻优能力,利用IBOA/ISHO优化WELM输入层权值和隐含层偏差(简称“超参数”),建立WPT-IBOA/ISHO-WELM模型对各分解分量进行预测和重构;同时构建基于整个时间序列分解的WPT-IBOA/ISHO-WELM(全)模型,与其他4种优化算法和未经分解、未经优化的IBOA/ISHO-WELM、WPT-WELM模型作对比分析;最后,通过云南省李仙江流域把边、景东水文站月径流时间序列预测实例对各模型进行检验。结果表明:①WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型对把边、景东站月径流预测的平均绝对百分比误差(MAPE)为1.649%~1.897%,预测精度优于其他对比模型,具有更好的预测效果。②WPT-IBOA-WELM、WPT-ISHO-WELM模型的预测精度基本不受“未来信息”的影响,能客观真实反映出月径流预测效果,具有较好的实用意义。③IBOA/ISHO仿真精度和WELM超参数优化效果均优于其他优化算法,表明通过logistic映射等策略可以显著提升IBOA/ISHO优化性能。 展开更多
关键词 月径流预测 小波包变换 改进蝴蝶优化算法 改进海马优化算法 加权极限学习机 超参数优化 把边水文站 景东水文站 李仙江流域
在线阅读 下载PDF
考虑使用寿命延长的电池储能平抑光伏分组功率分配方法
13
作者 余洋 霍宇航 +4 位作者 吴千 李梦璐 王卜潇 郑晓明 蔡新雷 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第9期83-94,共12页
在平抑光伏功率波动过程中,电池储能系统(battery energy storage system,BESS)因保持持续充、放电状态而导致寿命损耗较大。基于电池分组控制技术,提出考虑寿命延长的BESS平抑光伏分组功率分配办法。设计了食肉植物算法优化的改进雨流... 在平抑光伏功率波动过程中,电池储能系统(battery energy storage system,BESS)因保持持续充、放电状态而导致寿命损耗较大。基于电池分组控制技术,提出考虑寿命延长的BESS平抑光伏分组功率分配办法。设计了食肉植物算法优化的改进雨流计数法,以获取光伏并网功率指令;利用小波包分解确定电池组数量及容量,同时根据设计的充、放电原则形成电池组的功率调节指令;进行电池组组别重置时,将BESS中诸多电池单元进行有序分配;提出二次功率分配策略,获取各电池单元的功率调节指令,二次分配时还应用了重复补发原则以最大限度跟踪功率调节指令,并保证组内电池单元荷电状态均衡。对所提功率分配方法进行了仿真验证,并与其他5种策略进行了对比,结果表明,所提功率分配方法实现了BESS对于功率调节指令的更好跟踪,降低了光伏并网功率波动率,延长了电池单元的使用寿命。 展开更多
关键词 电池寿命损耗 雨流计数法 食肉植物算法 小波包分解 光伏平抑
在线阅读 下载PDF
基于“十二生肖”算法优化的加权极限学习机月径流预测
14
作者 韩艳 崔东文 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期1-10,共10页
为提高月径流时间序列预测精度,改进加权极限学习机(WELM)预测性能,对比验证“十二生肖”算法在基准测试函数和实例目标函数上的优化效果,提出经验小波变换二次分解(EWT^(Ⅱ))技术-“十二生肖”算法-WELM月径流时间序列预测模型.首先,... 为提高月径流时间序列预测精度,改进加权极限学习机(WELM)预测性能,对比验证“十二生肖”算法在基准测试函数和实例目标函数上的优化效果,提出经验小波变换二次分解(EWT^(Ⅱ))技术-“十二生肖”算法-WELM月径流时间序列预测模型.首先,利用经验小波变换(EWT)对月径流时间序列进行分解处理,得到EWT_(1)、EWT_(2)两个分解分量;采用模糊熵(FuzzyEn)计算EWT_(1)、EWT_(2)分量的模糊熵值,利用EWT^(Ⅱ)对模糊熵值较大的EWT_(1)分量进行二次分解,得到EWT_(1-1)~EWT_(1-3)三个分量.其次,基于EWT_(1-1)~EWT_(1-3)、EWT_(2)分量训练集构建4个WELM输入层权值和隐含层偏差(超参数)优化的实例目标函数,同时选取6个基准测试函数作为对比验证函数,利用“十二生肖”算法分别对6个基准测试函数和4个实例目标函数进行极值寻优与对比分析.最后,建立EWT^(Ⅱ)-“十二生肖”算法-WELM模型,通过云南省南洞地下河月径流预测实例对12种模型进行验证.结果表明:“十二生肖”算法对6个基准测试函数寻优的总排名与对4个实例目标函数寻优的总排名不一致,总体上冠豪猪优化算法(CPO)、野狗优化算法(DOA)寻优效果较好,变色龙算法(CSA)、天牛须搜索算法(BAS)、自学羚羊迁徙算法(SAMA)寻优效果较差;“十二生肖”算法对4个实例目标函数寻优的总排名与12种模型预测精度总排名基本一致,表明“十二生肖”算法极值寻优能力越强,获得的WELM超参数越优,所构建的预测模型性能越好;EWT^(Ⅱ)-CPO/CSO/DOA/CapSA/WHO-WELM模型预测的E_(MAP)、E_(MA)、E_(RMS)分别在0.422%~0.485%、0.022~0.026m^(3)/s、0.028~0.032m^(3)/s之间,优于其他对比模型,具有更好的预测效果. 展开更多
关键词 月径流预测 经验小波变换 二次分解 “十二生肖”算法 加权极限学习机 函数优化
在线阅读 下载PDF
基于软件无线电的硬件木马检测方法
15
作者 王小龙 黄永辉 +1 位作者 朱翔 张琬迎 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1364-1370,共7页
针对日趋复杂的集成电路芯片,供应链全球化导致生产过程中不可控因素增多,芯片的硬件木马问题防不胜防,提出一种基于软件无线电设备采集的侧信道信号进行硬件木马检测的方法。通过软件无线电设备采集芯片在不同工作状态下对外的电磁辐... 针对日趋复杂的集成电路芯片,供应链全球化导致生产过程中不可控因素增多,芯片的硬件木马问题防不胜防,提出一种基于软件无线电设备采集的侧信道信号进行硬件木马检测的方法。通过软件无线电设备采集芯片在不同工作状态下对外的电磁辐射信号,利用小波包变换提取频谱信息,利用机器学习分类判别加以区分有无硬件木马。实验结果表明,采集的电磁侧信道信息包含了检测硬件木马的所需信息,硬件木马检测的准确率可达99.8%。 展开更多
关键词 硬件木马 软件无线电 电磁侧信道 信号处理 小波包变换 机器学习 随机森林算法
在线阅读 下载PDF
基于CEEMD-IDWT的受载煤岩微震电压去噪算法 被引量:2
16
作者 李鑫 刘志勇 +4 位作者 杨桢 李昊 周婧 卜婧然 王艺儒 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期124-136,共13页
受载复合煤岩变形破裂过程中产生的微小震动信号包含煤岩内部结构破裂信息,传统设备采集的微震信号存在大量环境噪声而无法直接进行分析。为有效提取受载煤岩变形破裂过程微震信号的变化特征,采用互补集合经验模态分解算法(CEEMD)与改进... 受载复合煤岩变形破裂过程中产生的微小震动信号包含煤岩内部结构破裂信息,传统设备采集的微震信号存在大量环境噪声而无法直接进行分析。为有效提取受载煤岩变形破裂过程微震信号的变化特征,采用互补集合经验模态分解算法(CEEMD)与改进dmey小波(IDWT)算法相融合,提出一种新型CEEMD-IDWT联合去噪算法。该算法首先利用CEEMD算法对原始信号进行分解,然后对分解得到的IMF分量应用IDWT算法进行去噪处理,最终将处理过的分量进行重构得到去噪信号。利用仿真分析和单轴压缩实验对该算法的有效性进行验证,结果表明:CEEMD-IDWT联合算法在仿真分析中,相比传统算法信噪比最大提高204.5%,对于其他改进去噪算法信噪比最少提高11.8%,去噪能力具有明显优势;将该算法嵌入自研微震电压采集设备,在复合煤岩单轴压缩实验中得到的微震电压信号噪噪比仅为0.08975,实际去噪效果明显;经CEEMD-IDWT联合算法去噪之后的微震电压具有明显的变化特征,显著提升了信号去噪效果,有效避免了微震电压信号的失真,可以作为受载煤岩变形破裂微震电压信号去噪处理的理想算法,为煤岩动力灾害的准确预判提供了一种可靠且先进的技术参考。 展开更多
关键词 受载煤岩 微震电压 互补集合经验模态分解 改进dmey小波 去噪算法
在线阅读 下载PDF
Wavelet domain hidden markovian bayesian document segmentation
17
作者 SunJunxi XiaoChangyan ZhangSu ChenYazhu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第1期209-214,共6页
A novel algorithm for Bayesian document segmentation is proposed based on the wavelet domain hidden Markov tree (HMT) model. Once the parameters of model are known, according to the sequential maximum a posterior prob... A novel algorithm for Bayesian document segmentation is proposed based on the wavelet domain hidden Markov tree (HMT) model. Once the parameters of model are known, according to the sequential maximum a posterior probability (SMAP) rule, firstly, the likelihood probability of HMT model for each pattern is computed from fine to coarse procedure. Then, the interscale state transition probability is solved using Expectation Maximum (EM) algorithm based on hybrid-quadtree and multiscale context information is fused from coarse to fine procedure. In order to get pixel-level segmentation, the redundant wavelet domain Gaussian mixture model (GMM) is employed to formulate pixel-level statistical property. The experiment results show that the proposed scheme is feasible and robust. 展开更多
关键词 wavelet transform hidden Markov tree EM algorithm.
在线阅读 下载PDF
Image Compression Based on LSS Algorithm
18
作者 Rui Guosheng Kang Jian Quan Taifan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2000年第4期59-65,共7页
Lifting scheme is a second-generation wavelet transform which is easier to understand than the first-generation wavelet transform. Fourier analysis is not necessary for the construction, and inverse transform can natu... Lifting scheme is a second-generation wavelet transform which is easier to understand than the first-generation wavelet transform. Fourier analysis is not necessary for the construction, and inverse transform can naturally be realized. Furthermore, it is faster than the first-generation wavelet transform. In terms of compression ratio and compression efficiency, SPIHT is the best algorithm based on EZW, but its theory is difficult to understand and come true. We carry out the SPIHT algorithm, and propose a reformed algorithm based on SPIHT, making the realization more easier. In the end, LSS algorithm composed of lifting scheme and SPIHT algorithm is presented, whose compression efficiency is the same as SPIHT, but running is 10% faster than SPIHT. 展开更多
关键词 algorithmS Fourier transforms Trees (mathematics) wavelet transforms
在线阅读 下载PDF
多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测 被引量:2
19
作者 李烈熊 戴立庆 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第5期149-152,共4页
为了提高船舶维护效率,提出一种多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测方法。根据故障状态下的信号频率,使用小波变换法提取故障信号特征参数作为蚁群算法优化BP神经网络输入,实现多发故障诊断,并通过DS证据理论完成多传感器数据... 为了提高船舶维护效率,提出一种多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测方法。根据故障状态下的信号频率,使用小波变换法提取故障信号特征参数作为蚁群算法优化BP神经网络输入,实现多发故障诊断,并通过DS证据理论完成多传感器数据融合,得出故障诊断结果。实验结果表明,该方法可通过多传感器融合判断出船舶机电系统故障类型,即使一种传感器出现故障也不影响诊断效果,诊断船舶机电系统多发故障平均准确率高达97.02%,能够实现较为精准的船舶机电系统多发故障监测。 展开更多
关键词 多传感器融合 船舶机电系统 故障监测 小波变换 蚁群算法 DS证据理论
在线阅读 下载PDF
基于CEEMDAN-VSSLMS的滚动轴承故障诊断 被引量:8
20
作者 江莉 向世召 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1138-1148,共11页
针对传统机械轴承故障诊断模型易受系统噪声干扰、特征识别效率低等问题,提出一种基于信号固有模式深度建模分析的轴承故障诊断方法。首先,将采集到的轴承振动信号进行噪声自适应完全经验模态分解(CEEMDAN),获得不同时间尺度的局部特征... 针对传统机械轴承故障诊断模型易受系统噪声干扰、特征识别效率低等问题,提出一种基于信号固有模式深度建模分析的轴承故障诊断方法。首先,将采集到的轴承振动信号进行噪声自适应完全经验模态分解(CEEMDAN),获得不同时间尺度的局部特征信号,使用相关系数判别并去除虚假模态分量,再利用可变步长最小均方算法(VSSLMS)对剩余IMF分量降噪并进行重构;然后,将降噪后的振动信号进行离散小波变换(DWT)得到时频谱图,并利用形态学开运算进行特征增强;最后利用改进GoogLeNet网络模型对特征图进行训练,通过Softmax分类器完成特征归类,从而实现轴承故障诊断。将提出的故障诊断方法应用于不同工况下的轴承故障数据集,试验结果表明,所提方法在噪声干扰下具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 经验模态分解 最小均方算法 离散小波变换 GoogLeNet模型
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 44 下一页 到第
使用帮助 返回顶部