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蚁群算法中参数设置对超声回波估计性能的影响 被引量:7
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作者 周方 张小凤 +1 位作者 张光斌 李锦 《中国科学:信息科学》 CSCD 2013年第2期243-253,共11页
针对超声回波参数估计问题存在着耗机时长,估计结果严重依赖于初始值的缺点,本文将蚁群算法应用到超声回波参数估计中,结合超声回波的非线性高斯模型,提出了基于蚁群算法的超声回波参数估计算法,并就蚁群算法在超声回波估计中参数的优... 针对超声回波参数估计问题存在着耗机时长,估计结果严重依赖于初始值的缺点,本文将蚁群算法应用到超声回波参数估计中,结合超声回波的非线性高斯模型,提出了基于蚁群算法的超声回波参数估计算法,并就蚁群算法在超声回波估计中参数的优化组合设置进行了分析研究.通过数值仿真,在信噪比为10 dB条件下计算了蚁群算法中各参数的不同取值对估计结果的不同影响,包括计算时间、估计精度和算法稳定性,得出了算法中各参数的组合优化设置,给出了最优参数下的超声回波参数估计结果,并通过与其他算法的比较验证了蚁群算法在超声回波参数估计问题中的有效性.该研究有助于提高超声回波估计的精度和算法的稳定性,缩短蚁群算法的计算时间,以达到优化算法性能的目的. 展开更多
关键词 高斯波模 参数估计 蚁群算法 优化设置 超声检测
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高斯回波模型在超声回波模拟中的应用及其迭代算法的讨论 被引量:3
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作者 武良丹 贺西平 +1 位作者 张小凤 胡景勤 《应用声学》 CSCD 北大核心 2007年第2期119-124,共6页
本文将超声回波模拟成被高斯白噪声污染的高斯回波,并建立关于一系列估计参数的非线性模型,如回波的频带宽度,到达时间,中心频率,相位及回波幅度。这些参数对于超声无损检测中材料检测、目标探测、目标分类、及速率测量等密切相关。运... 本文将超声回波模拟成被高斯白噪声污染的高斯回波,并建立关于一系列估计参数的非线性模型,如回波的频带宽度,到达时间,中心频率,相位及回波幅度。这些参数对于超声无损检测中材料检测、目标探测、目标分类、及速率测量等密切相关。运用高斯-牛顿算法进行迭代计算,该算法能以较少的迭代次数计算出较为精确的参数向量,但该算法对到达时间τ的初值设置较为敏感。 展开更多
关键词 高斯波模 高斯-牛顿算法 超声检测
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基于高斯模型的多重超声回波信号重数估计 被引量:4
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作者 汪艳 张小凤 +2 位作者 张光斌 孙秀娜 王彩峰 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期30-35,共6页
精确估计多层材料超声回波信号的重数在超声检测上有着要意义。将小波变换方法用于多层材料超声回波参数估计中,根据高斯模型以超声回波信号的小波变换为基础、利用智能人工蜂群算法,估计出多重超声回波信号的各个参数。采用Akaike Info... 精确估计多层材料超声回波信号的重数在超声检测上有着要意义。将小波变换方法用于多层材料超声回波参数估计中,根据高斯模型以超声回波信号的小波变换为基础、利用智能人工蜂群算法,估计出多重超声回波信号的各个参数。采用Akaike Information Criterion(AIC)准则,对叠加的两重和三重超声回波信号的重数进行估计。仿真结果表明,本算法可以实现多重超声回波信号重数的有效估计。用实验测试获得的回波对算法的性能进行了验证,结果证明了该算法的可行性和实用性。 展开更多
关键词 超声波信号 小波变换 高斯波模 人工智能蜂群算法 AIC准则
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EM-ACO算法及其在多重超声回波参数估计中的应用 被引量:2
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作者 周方 张小凤 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期27-32,共6页
针对EM算法在估计多重超声回波参数时存在收敛速度慢和迭代结果强烈依赖于初始值的缺点,将蚁群算法应用到多重超声回波参数估计的EM算法中,提出一种新的多重超声回波参数估计算法——EM-ACO算法.该算法结合EM算法和蚁群算法的优点,不仅... 针对EM算法在估计多重超声回波参数时存在收敛速度慢和迭代结果强烈依赖于初始值的缺点,将蚁群算法应用到多重超声回波参数估计的EM算法中,提出一种新的多重超声回波参数估计算法——EM-ACO算法.该算法结合EM算法和蚁群算法的优点,不仅可以改善EM算法估计多重超声回波参数时估计结果强烈依赖于初始值的缺点,有效提高EM算法的收敛速度,而且可以获得更高的参数估计精度.根据超声回波的高斯回波模型,应用EM-ACO算法,在不同的信噪比条件下,对多重超声回波的参数向量组进行估计.仿真结果表明:EM-ACO算法能在各种不同的初始值条件下,以较少的迭代次数估计出多重超声回波的参数向量组,并且具有较高的估计精度. 展开更多
关键词 EM算法 蚁群算法 参数估计 高斯波模 多重超声
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SAM-GN联合算法及其在超声回波参数估计中的应用
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作者 武良丹 郭涛 《九江学院学报(自然科学版)》 CAS 2015年第4期37-39,共3页
针对传统高斯牛顿法在估计超声回波参数时初值设置问题及局部搜索问题,提出一种基于高斯牛顿法和模拟退火算法的改进算法——SAM-GN联合算法。该算法充分利用模拟退火的全局搜索能力和高斯牛顿法的局部快速搜索的优点,解决了高斯牛顿法... 针对传统高斯牛顿法在估计超声回波参数时初值设置问题及局部搜索问题,提出一种基于高斯牛顿法和模拟退火算法的改进算法——SAM-GN联合算法。该算法充分利用模拟退火的全局搜索能力和高斯牛顿法的局部快速搜索的优点,解决了高斯牛顿法对初值敏感问题及易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,基于SAM-GN算法具有对初值不敏感,且精度高的特点。 展开更多
关键词 高斯波模 参数估计 SAM-GN联合算法
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