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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 265 毫秒

1.  基于Kohonen网络的激光超声缺陷探测研究  
   苏纯  胡红萍  刘辉  王晓燕  王建中  白艳萍《数学的实践与认识》,2014年第23期
   在激光超声缺陷检测技术中,不同类型缺陷采样信号的准确分类至关重要.针对激光超声表面波实验采样信号高维小样本的特点,采用了一种有监督学习的Kohonen神经网络(S_Kohonen)自适应分类方法.在S_Kohonen网络自组织学习的过程中,通过改进网络的学习率提高了网络的收敛速度.通过采用一种无需邻域半径判断的自适应权值调整方式来实现竞争层神经元权值不同程度的调整,从而更有效的表征输入样本的分布特征.通过对不同类型缺陷探测样本的多次实验,验证了所述方法具有良好的分类预测效果,多次交叉验证分类正确率均能达到100%.    

2.  深度学习在超声检测缺陷识别中的应用与发展*  
   李萍  宋波  毛捷  廉国选《应用声学》,2019年第38卷第3期
   深度学习(Deep Learning)是目前最强大的机器学习算法之一,其中卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)模型具有自动学习特征的能力,在图像处理领域较其他深度学习模型有较大的性能优势。本文先简述了深度学习的发展史,然后综述了深度学习在超声检测缺陷识别中的应用与发展,从早期浅层神经网络到现在深度学习的应用现状,并借鉴医学影像识别和射线图像识别领域的方法,分析了卷积神经网络对超声图像缺陷识别的适用性。最后,探讨归纳了目前在超声检测图像识别中使用CNN存在的一些问题,及其主要应对策略的研究方向。    

3.  数字相关法在超声应力信号处理中的应用  被引次数:1
   胡而已  何玉明  陈炎明  陈传尧《应用力学学报》,2008年第25卷第1期
   研究了数字相关法在超声应力检测中回波时间差的自动识别计算.采用数字模拟分析,对相关运算算法的可靠性进行了验证.分析了不同采样频率和相关窗口长度对相关计算的影响,并应用插值技术提高了时间差的计算精度.该方法对实验采集的超声纵波、横波及表面波的时间差分析均适用.通过对不同应力状态下采集的超声表面波信号的处理,得到了Q235钢中超声表面波传播时间差与应力的实验关系曲线,为超声应力检测奠定了基础.    

4.  遗传优化小波神经网络在组合导航系统中的应用  
   刘建娟  徐晓苏  刘锡祥《中国惯性技术学报》,2006年第14卷第2期
   实时性是组合导航系统的一个重要指标,而神经网络的优化学习问题是决定网络效率的关键技术。遗传优化小波神经网络不仅继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力,而且具有遗传算法全局寻优的特点,是多层前向神经网络学习的一种理想算法。将它应用于组合导航系统中并进行了仿真,结果表明,该算法能够根据实际情况自适应确定网络结构,实时性好,精度与常规方法相当。    

5.  一种面向信息带宽的频谱感知方法研究  
   张京超  付宁  乔立岩  彭喜元《物理学报》,2014年第63卷第3期
   本文利用频带宽度先验信息,提出一种面向信息带宽的自适应调制宽带转换器结构. 该结构的总采样率为信号信息带宽的四倍,远小于信号的奈奎斯特采样频率,从而更有效利用采样资源,降低采样数据量,提高处理实时性. 通过对该结构中随机波形函数周期的选择,可以实现对系统采样率和系统物理实现复杂度的权衡取舍,从而适应不同场合中的应用. 本文通过理论分析给出了该结构实现信号精确重构的充分条件. 引入多重信号分类算法,分析了该结构适用此算法的充分条件. 本文通过仿真实验对上述分析进行了有效性验证. 该系统可以应用于隐形装备的吸波材料的前端特性分析、认知无线电的频谱感知. 关键词: 频谱感知 模拟信息转换 压缩感知 联合稀疏    

6.  自动光学(视觉)检测技术及其在缺陷检测中的应用综述  
   卢荣胜  吴昂  张腾达  王永红《光学学报》,2018年第8期
   以智能制造业表面缺陷在线自动检测为应用背景,系统地综述了自动光学(视觉)检测(以下统称自动光学检测,AOI)技术。内容涉及AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等。对AOI系统集成中的关键技术,如视觉照明技术、大视场高速成像技术、分布式高速图像处理技术、精密传输和定位技术和网络化控制技术等进行了概述;对表面缺陷AOI主要光学成像方法的基本光学原理、功能和应用场合进行了总结;对表面缺陷检测中的图像处理、缺陷几何特征定义、特征识别与分类算法进行了系统阐述,重点介绍了周期纹理表面缺陷图像中的纹理背景去除方法,复杂和随机纹理表面缺陷的深度学习检测、识别与分类方法。    

7.  自调频混沌系统及其调频码耦合同步  
   胡文  李俊平  张弓  刘文波  赵广浩《物理学报》,2012年第61卷第1期
   提出了一个闭环自调频混沌系统, 对压控振荡器输出进行采样, 采样值经非线性变换后产生控制压控振荡器下一时刻频率的调频码. 利用一维分岔图、二维分岔图和Lyapunov指数等研究了该系统的动力学行为; 并利用峰值均值功率比、频谱以及输出信号的相关函数等分析了该系统的应用特性. 研究表明, 该系统有复杂的动力行为, 展现分岔、多稳态和混沌等现象, 产生的信号具有低峰值均值功率比和宽频带的特性. 同时还讨论了利用调频码实现系统同步的可能性, 证实了简单的控制器可以实现自调频系统的同步. 在电路实验中, 压控振荡器用数字频率合成技术实现, 实验结果与理论分析一致. 关键词: 混沌 多稳态 峰值均值功率比 同步    

8.  自适应有限元方法及其在ANSYS软件中的应用  被引次数:1
   王辉明  马希龄  赵文《新疆大学学报(理工版)》,2003年第20卷第1期
   自适应有限元方法是一种能通过自适应分析自动调整算法以改进求争过程的数值方法,它以误差估计和自适应网格改进技术为核心,是一种高效率,高可靠性的计算方法,本文对工程中应用广泛的h-加密和p-改进方法进行了研究,并结合通过有限元分析软件ANSYS,对适应有限公司在其中的实现,计算效率和可靠性进行了探讨。    

9.  一种新的自学习web应用响应分析算法  
   马炅  黄晓芳  陶启  张亚文《应用声学》,2016年第24卷第2期
   在web应用自动渗透测试技术的发展中,由于在web应用响应分析的自动化与智能化方面的研究不足,导致了现有web应用自动渗透测试中仍然需要人为经验干预,限制了渗透测试的效率,因此,在研究了关键字响应分析技术与被动提取技术的基础上提出了自学习响应分析算法,该算法利用关键字词库对响应结果进行分析,若没有匹配成功再利用启发式分析技术进行分析,当分析结果有效则提取响应的关键字加入词库以达到自学习的目的。实验证明,该算法能够对测试响应结果自动地进行分析,突破了关键字分析技术只能分析含有关键字的响应这一局限,同时,比单纯被动响应提取技术具有更高的效率。    

10.  亚像素采样对LED显示质量的提升  
   周筱媛  张建奇  赵小明《光子学报》,2014年第43卷第2期
   清晰显示高分辨率画面是LED显示屏图像质量提升领域中亟待解决的关键问题之一.针对LED显示屏分辨率低、成本高、像素排布灵活的特点,研究了亚像素采样技术在LED显示屏中的应用.从信号处理的角度,在RGB颜色空间中对LED显示屏建立了全像素采样和亚像素采样数学模型,在亮度与色度相分离的空间中对两种采样方式进行了频谱分析,证明了应用亚像素采样技术可以将显示系统的亮度混叠转移到了人眼较不敏感的颜色通道上,有效扩展了LED显示系统在各方向上的Nyquist频率限制.物理屏体上的仿真实验表明亚像素采样对LED显示屏的图像显示质量具有改善作用.    

11.  利用深度神经网络和小波包变换进行缺陷类型分析  
   施成龙  师芳芳  张碧星《声学学报》,2016年第4期
   超声检测中对缺陷进行类型分析通常取决于操作人员对于特定专业知识的了解及检测经验,从而导致其分析结果的不稳定性和个体差异性。本文提出了一种使用小波包变换提取缺陷特征信息,并应用深度神经网络对得到的信息进行分类识别的方法。利用超声相控阵系统对于不锈钢试块上的通孔、斜通孔和平底孔进行超声检测,并对得到的超声回波波形按照新方法进行分析。实验结果表明,使用小波包变换后的数据进行分类识别能够在提高识别准确率的同时降低神经网络的学习时间,而使用深度神经网络相比通用的BP神经网络以可接受延长学习时间的代价提高了识别的准确率。采用新方法后,缺陷分类正确率提高了21.66%,而网络学习时间只延长了91.9s。在超声检测中使用小波包变换和深度神经网络来对于缺陷进行类型分析,能够排除人为干扰,增加识别准确率,对于实际应用有着极大的意义。    

12.  超声频谱法在换热器内管壁厚测量中的应用  
   陶良  田浩  王萍萍  郭重雄《应用声学》,1997年第16卷第6期
   本文研究了超声频谱测厚方法在换热管壁厚测量中的应用,介绍了处理方法的基本原理以及硬件系统的构成,并对一些实验测厚结果进行了分析。    

13.  复杂动态网络传播动力学  被引次数:1
   李翔《力学进展》,2008年第38卷第6期
   病毒、谣言、舆论等在现实社会中各种复杂网络系统上的传播现象与人们现代社会经济生活息息相关,对复杂网络上各种传播现象的动力学行为研究是复杂网络理论的一个重要命题.从流行病学的角度, 针对复杂网络传播行为中存在的动态过程,从自适应躲避、响应时滞、离散采样、开放式系统增长等方面综述了复杂网络传播动力学研究的若干进展.    

14.  微分方程的神经网络数值解法  
   尚智  刘瑞兰  苏光辉  贾斗南《计算物理》,2001年第18卷第3期
   神经网络具有良好的自学习和自适应能力,在现代科学中有很重要的应用,利用神经网络的特殊性质,基于基数B样条小波分析,提出了一种全新的神经网络数值计算格式,并且对具有边界层的常微分方程进行了数值计算,验证了该方法的有效性。    

15.  Curvelet结合图像方向离散度的DSPI无损检测缺陷边缘提取  
   李俊  雷云辉《光学技术》,2012年第38卷第5期
   边缘提取是DSPI无损检测缺陷自动识别的基础。根据人类视觉识别的特点,提出以Curvelet多尺度几何分析为基础进行缺陷图像的边缘提取,为了对DSPI检测过程中因光照不足等原因产生的伪缺陷进行分辨,基于矢量积定义了图像的方向离散度,并与Curvelet多尺度分析方法相结合,在橡胶复合材料DSPI无损检测中进行应用。    

16.  基于层次分析法的屋顶绿化智慧管理系统  
   罗恒  邹优敏  陈扬  陆家欣  郭爱煌  李慧《应用声学》,2017年第25卷第11期
   快速的城市化进程使得当前城市普遍面临绿地面积减少、抗自然灾害能力下降等问题。针对城市资源与需求的矛盾,对现有屋顶绿化自动管理系统进行了研究,设计了一种基于无线传感器网络的屋顶绿化智慧管理系统。通过实时获取光照强度等植物生长环境参数;使用层次分析法对植物生长环境进行评估与分析,提出了量化环境适宜度指标,通过反馈控制系统,实现屋顶绿化植物的智慧管理。实验结果表明,与传统屋顶绿化方法相比较,系统可以提高24%的植物存活率,同时可实现屋顶降温20%的目标。系统具有成本低、自适应管理等优点,可以广泛应用于当前我国的城市屋顶绿化中,也可以为学界和业界的相关研究提供参考。    

17.  BP神经网络及其在结构动力分析中的应用研究  被引次数:17
   徐宜桂 周轶尘《计算力学学报》,1998年第15卷第2期
   回顾了BP神经网络在结构分析中的应用和发展过程,针对BP网络在实际应用时存在的收敛速度慢以及所需训练样本多等主要问题,提出了相应的网络快速学习算法以及训练样本正交化处理方法。同时,对网络结构设计、训练样本规范化处理、网络映射结果精度的自适应修正等具体技术问题也进行了详细讨论,并提出了相应的解决方法。文中最后给出了二个工程应用实例,结果表明:BP网络在结构动力分析中不失为一种崭新的有效方法。    

18.  机器学习算法用于公安一线拉曼实际样本采样学习及其准确度比较  
   李志豪  沈俊  边瑞华  郑健《光谱学与光谱分析》,2019年第7期
   拉曼光谱设备在公安一线中正逐渐得到普及,主要用于检测易燃易爆及易制毒化学品。但在实际应用中,一线人员不会对拉曼设备进行非常准确的使用和操作,不具备专业知识条件的工作人员无法完全按照最佳条件进行检测,经常会发生离焦、偏移、采样时间过短等一系列问题,而检测结果也不可能完全符合标准测试库的算法,给最终结果比对造成非常大的影响。利用五种主流机器学习算法对实际检查、办案过程中采集到的原始数据进行学习分类,通过比较相应的准确度将最佳算法用于改善一线执法、检查过程中拉曼光谱设备的准确性。采集的数据均来自于公安部第三研究所自行研制的EVA3000型拉曼光谱仪,该光谱仪目前已在全国各省、市、地、县进行了一定的配备,一线检测人员会定期将采集的原始数据回传到EVA3000的后台管理系统。通过该管理系统,在线收集实际检查过程中产生的原始数据,以两类易制毒化学品和易燃易爆化学品为例,随机抽取已定性判定的苯乙酸、二氯甲烷、麻黄碱和硝基苯各40例共计160例,并分别利用决策树、随机森林、 AdaBoost、支持向量机和人工神经网络算法各进行40, 60, 100, 150, 200, 300和500次的交叉训练、预测、求取平均准确度。从实验结果可以看出,在五种学习算法中,对于实际样本的预测准确度排序大致为随机森林≈AdaBoost决策树SVM人工神经网络。实际测试的结果与实验过程中的平均预测准确度大体一致。其中随机森林与AdaBoost的准确度相近,其原因在于两者的算法本质都是不断构建新的训练数据集并提高对于错误样本在下次学习中的权重,而SVM和人工神经网络算法的本质都是基于感知器的算法。可见目前几种主流学习算法中,采用自举汇聚(bootstrap aggregating)方式的算法更适应于对实际样本的采样学习,其准确度也较高。在下一步的工作当中,将继续优化现有的算法,将其实现在后台管理系统上,并测试算法对于目前检测中无法定性物质的在线检测功能。该结果对于进一步将机器学习算法用于实际应用、在线分析,改善一线操作人员非正确使用设备对比对结果造成影响,具有重要意义。    

19.  不确定混沌系统的回归神经网络同步  
   谭文  王耀南《中国物理》,2005年第14卷第1期
   将高阶连接的神经元融合到分布式回归神经网络,研究了出现非模型动态性时不确定混沌系统的辨识和同步问题。采用李雅谱诺夫稳定理论对高阶神经网络回归模型的权值进行学习更新,同时,获取整个系统稳定特性的分析结果,而且通过李雅谱诺夫方法设计出消除不确定混沌系统的同步误差的自适应控制律。最后将所提出的方法应用到不确定Rossler混沌系统的建模与同步    

20.  图像跟踪中的边缘检测技术  被引次数:2
   陈娟  陈乾辉  师路欢  吴建军《中国光学与应用光学》,2009年第2卷第1期
   为提高电视图像跟踪系统的图像检测精度,实现对目标的稳定跟踪,研究一种有效、实时的图像检测方法非常必要。本文介绍了边缘检测技术的基本原理,描述了几种边缘检测方法,如传统的基于经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与Marr Hildreth边缘检测算子、多灰度图像边缘聚焦法、Canny边缘检测算子、基于梯度信息的自适应平滑滤波和基于小波的边缘检测算子等。给出了边缘检测技术在实际图像跟踪中的应用实例,指出实际的电视图像跟踪系统可以根据不同的图像类型,考虑安全性、稳定性、精度噪声等因素,选择最优的边缘检测方法。    

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