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利用暂态电流的输电线路单端量保护新原理探讨 被引量：83
1
作者 哈恒旭 张保会 吕志来 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第11期56-61,共6页
对超高压输电线路的暂态电流波形奇异点 (突变点 )处的奇异性进行了大量的分析 ,发现区内、外故障时的暂态电流波形在突变点的奇异性由于母线杂散电容、结合设备以及阻波器等的影响而有所不同 ,利用小波多尺度边缘分析来检测并放大这一... 对超高压输电线路的暂态电流波形奇异点 (突变点 )处的奇异性进行了大量的分析 ,发现区内、外故障时的暂态电流波形在突变点的奇异性由于母线杂散电容、结合设备以及阻波器等的影响而有所不同 ,利用小波多尺度边缘分析来检测并放大这一区内、外波形奇异度的差异 ,并提出利用单端故障暂态电流构成具有绝对选择性的超高速保护新原理 ,EMTP仿真证明了该原理和方法的正确性。 展开更多
关键词 超高压输电线路 单端量保护 暂态电流
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大型风力发电机组故障诊断综述 被引量：81
2
作者 曾军 陈艳峰 +1 位作者 杨苹 郭红霞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期849-860,共12页
开展大型风力发电机机组的状态监测和故障诊断研究,及时掌握其运行状态,及早发现其潜在故障征兆,对降低其故障率和减少其运行维修成本,从而加强大型风力发电机组的可靠运行具有重要意义。在通过对大型风力发电机组中的机械故障和电气故... 开展大型风力发电机机组的状态监测和故障诊断研究,及时掌握其运行状态,及早发现其潜在故障征兆,对降低其故障率和减少其运行维修成本,从而加强大型风力发电机组的可靠运行具有重要意义。在通过对大型风力发电机组中的机械故障和电气故障的类型及其特点进行全面分析总结的基础上,对大型风力发电机组的故障信号和故障信号处理方法进行了详尽的分析,介绍了大型风力发电机组的智能故障诊断方法,并指出现有方法的不足和未来的研究发展方向。 展开更多
关键词 风力发电机 故障诊断 短时傅里叶变换 小波变换 经验模态分解 希尔伯特-黄变换 信息融合 智能故障诊断
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一种利用子波变换多尺度分辨特性的信号消噪技术 被引量：48
3
作者 王俊 陈逢时 张守宏 《信号处理》 CSCD 北大核心 1996年第2期105-109,104,共6页
本文基于传统信号处理方法对非平稳信号的局限性，利用子波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性设计了一种实用的子波消噪方法，对不同信号的仿真结果表明该方法既能提取一定的信噪比改善增益，同时又能保持... 本文基于传统信号处理方法对非平稳信号的局限性，利用子波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性设计了一种实用的子波消噪方法，对不同信号的仿真结果表明该方法既能提取一定的信噪比改善增益，同时又能保持对突变信息的良好分辨率，适合于一类非平稳信号进行时变处理． 展开更多
关键词 子波变换 奇异性 信息处理 信号消噪
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数字全息术及其在粒子场测试中的研究进展 被引量：18
4
作者 吕且妮 葛宝臻 +3 位作者 罗文国 赵慧影 贺家李 张以谟 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期1087-1091,共5页
就近年来数字全息术及其应用研究进展作以较全面的综述 ,主要涉及衍射理论的小波描述、同轴全息术的小波表示以及数字全息术在粒子场测试中的应用等。
关键词 数字全息术 粒子场 测试 小波变换 衍射
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验证小波变换行波故障测距法的现场试验 被引量：19
5
作者 郑健超 陈祥训 +5 位作者 覃剑 邹刚 淡文刚 吴成琦 李树忠 吴俊山 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期26-29,共4页
一般行波故障测距法较少考虑行波传播的色散情况 ,没有很好解决如何精确确定行波的到达时间和行波传播速度等问题 ,使测距精度受到影响。为解决现有行波法的不足 ,提出一种新的利用小波变换技术进行双端行波测距的方法 ,并用大型现场短... 一般行波故障测距法较少考虑行波传播的色散情况 ,没有很好解决如何精确确定行波的到达时间和行波传播速度等问题 ,使测距精度受到影响。为解决现有行波法的不足 ,提出一种新的利用小波变换技术进行双端行波测距的方法 ,并用大型现场短路试验对该方法的可行性及实际测距精度进行了验证。文章介绍了现场短路试验的有关情况以及部分试验数据的整理和分析结果 ,对小波变换测距法与传统行波测距法进行了比较。试验结果表明 ,小波变换测距法比传统行波测距法更准确 ,且故障时不受电压相角等因素的影响 ,定位精度在 30 0 m以内 ,因此 ,将小波变换应用于行波故障测距是可行的。 展开更多
关键词 小波变换 故障测距 行波 输电线路 现场试验
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基于小波变换的脑电噪声消除方法 被引量：20
6
作者 王巧兰 季忠 秦树人 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期15-17,26,共4页
分析了基于传统陷波器的脑电消噪方法,根据脑电噪声所处频带及陷波器原理,设计了一种陷波器.并提出了基于小波变换的脑电信号分析方法并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰.小波变换是一种多分辨率的时间-尺度分析方法,它能够将信号划分... 分析了基于传统陷波器的脑电消噪方法,根据脑电噪声所处频带及陷波器原理,设计了一种陷波器.并提出了基于小波变换的脑电信号分析方法并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰.小波变换是一种多分辨率的时间-尺度分析方法,它能够将信号划分为不同频段的子带信号.根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果.最后对这两种方法的消噪结果进行比较.分析表明:利用小波变换能更有效、灵活地检测并去除脑电信号中的噪声干扰. 展开更多
关键词 小波变换 脑电信号 陷波滤波器 噪声干扰 消噪
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小波变换和神经网络用于红外光谱定量分析 被引量：18
7
作者 高建波 胡东成 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期121-124,共4页
为扣除开放光路法红外光谱中的背景干扰 ,发挥开放光路法的优势 ,提出了针对多组分气体体系的小波变换(WT)和人工神经网络 (ANN)相结合的红外光谱定量方法。该方法在数据处理阶段利用小波变换方法扣除了样品光谱中的背景干扰 ,然后通过... 为扣除开放光路法红外光谱中的背景干扰 ,发挥开放光路法的优势 ,提出了针对多组分气体体系的小波变换(WT)和人工神经网络 (ANN)相结合的红外光谱定量方法。该方法在数据处理阶段利用小波变换方法扣除了样品光谱中的背景干扰 ,然后通过计算谱峰强度和组分浓度之间相关系数的方法确定了待测组分的特征峰 ,最后利用 ANN技术实现了定量分析。该方法用现场实测光谱进行了检验。结果显示其综合性能优于其它几种常用的方法 。 展开更多
关键词 小波变换 Fourier变换红外光谱 人工神经网络 定量分析 开放光路法 气体分析 背景干扰
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基于离散小波变换提取脑机接口中脑电特征 被引量：20
8
作者 杨帮华 颜国正 鄢波 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期518-522,共5页
在脑机接口中,针对脑电特征提取利用单一种类信息、使用数据量大、分类性能较差等缺点,提出一种新颖的基于离散小波变换的方法。分析了小波变换特征提取的特点和特征表示方式,用Daubechies类db4小波函数对脑电信号进行6层分解,抽取小波... 在脑机接口中,针对脑电特征提取利用单一种类信息、使用数据量大、分类性能较差等缺点,提出一种新颖的基于离散小波变换的方法。分析了小波变换特征提取的特点和特征表示方式,用Daubechies类db4小波函数对脑电信号进行6层分解,抽取小波变换各子带关键的部分逼近系数、小波系数、小波子带系数均值组成特征向量。以分类正确率为指标检验了提取特征的性能。实验结果表明,这种方法能够利用少量数据提取脑电信号本质特征,具有较高的分类性能,为利用脑电识别人的不同意图提供了快速而有效的手段。 展开更多
关键词 脑机接口 小波变换 脑电 特征提取
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近红外光谱结合化学计量学方法检测蜂蜜产地 被引量：24
9
作者 李水芳 单杨 +1 位作者 朱向荣 李忠海 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期350-354,共5页
为了实现蜂蜜产地的快速判别,应用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜产地进行了判别分析。kennard-Stone法划分训练集和预测集。光谱用一阶导数加自归一化预处理后,再用小波变换(WT)进行压缩和滤噪。结合滤波后光谱信息,分别用径向基... 为了实现蜂蜜产地的快速判别,应用近红外光谱结合化学计量学方法对蜂蜜产地进行了判别分析。kennard-Stone法划分训练集和预测集。光谱用一阶导数加自归一化预处理后,再用小波变换(WT)进行压缩和滤噪。结合滤波后光谱信息,分别用径向基神经网络(RBFNN)和偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)建立了苹果蜜产地和油菜蜜产地的判别模型。对不同小波基和分解尺度进行了讨论。对苹果蜜,WT-RBFNN模型和WT-PLS-LDA模型都是小波基为db1、分解尺度为2时的预测精度较好,都为96.2%。对油菜蜜:WT-RBFNN模型在小波基为db4和分解尺度为1时,预测精度较好,为85.7%;WT-PLS-LDA模型在小波基为db9、分解尺度也为1时,预测精度较好,为90.5%。研究表明:WT结合线性的PLS-LDA建模比WT结合非线性的RBFNN建模更适于蜂蜜产地判别;近红外光谱技术具有快速判别蜂蜜产地的潜力。 展开更多
关键词 近红外光谱 小波变换 径向基函数神经网络 蜂蜜 产地判别 偏最小二乘-线性判别分析
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基于振动信号时频图像识别的高压断路器分闸缓冲器状态评估 被引量：22
10
作者 杨秋玉 阮江军 +1 位作者 黄道春 庄志坚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第19期4048-4057,共10页
分闸缓冲器的性能直接影响着高压断路器分闸机械特性与零部件寿命。时频分析能够准确揭示高压断路器振动信号的频率成分及时变特征,由此构建的时频图像包含丰富的高压断路器工作状态特征信息。为此,提出一种基于振动信号时频图像特征及... 分闸缓冲器的性能直接影响着高压断路器分闸机械特性与零部件寿命。时频分析能够准确揭示高压断路器振动信号的频率成分及时变特征,由此构建的时频图像包含丰富的高压断路器工作状态特征信息。为此,提出一种基于振动信号时频图像特征及支持向量机(SVM)的高压断路器分闸缓冲器状态评估方法。首先采用小波变换(WT)将高压断路器振动信号转换成时频谱图,然后提取时频图像的纹理特征和形状特征作为特征向量,最后利用 SVM 实现分闸缓冲器状态的识别。试验结果表明,所提方法能够有效识别高压断路器分闸缓冲器的状态,为高压断路器故障诊断尤其是分闸缓冲器状态监测与诊断提供了一种新方法。 展开更多
关键词 高压断路器 分闸缓冲器 状态评估 振动时频图像 小波变换 支持向量机
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钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割 被引量：21
11
作者 汤勃 孔建益 +2 位作者 王兴东 刘钊 刘怀广 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期81-91,共11页
目的环境干扰及光学元件不稳定等因素往往会造成钢板表面图像照度不均,钢板表面的微小缺陷具有图像灰度不均、对比度低、形态微小等特点,给后续图像分析和缺陷识别带来因难。为此,提出一种钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割算法,... 目的环境干扰及光学元件不稳定等因素往往会造成钢板表面图像照度不均,钢板表面的微小缺陷具有图像灰度不均、对比度低、形态微小等特点,给后续图像分析和缺陷识别带来因难。为此,提出一种钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割算法,以消除照度不均并突出缺陷信息,从而有效分割缺陷目标。方法采用小波—同态滤波算法进行图像增强处理,即先利用小波变换对图像进行分解,再基于同态滤波对小波低频系数进行图像灰度修正,同时对高频系数进行高通滤波,然后将处理后的小波低频系数和高频系数进行重构得到增强的图像,从而达到消除照度不均、增强缺陷细节信息的目的。最后利用最大类间方差法(Otsu法)确定自适应阈值提供给Canny算子进行边缘检测。结果采用本文算法对钢板表面多类型低对比度表面微小缺陷进行研究,有效消除了光照不均;单一的Otsu阈值分割和Canny算子难以有效检测这些缺陷,而本文Otsu-Canny算法的正确检测率达96%。结论采用小波—同态滤波进行图像增强处理后,再利用Otsu-Canny算法对钢板表面多类型、低对比度的微小缺陷进行边缘检测取得了良好效果。 展开更多
关键词 机器视觉 表面缺陷 低对比度 小波变换 同态滤波
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矿井配电网输电线路故障测距方法的研究 被引量：14
12
作者 丁恩杰 王超楠 崔连成 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期311-316,共6页
针对矿井配电网处于供电网的末端,又是单端供电,中性点不接地或通过消弧线圈接地的特点,提出了使用单端电流行波法实现矿井供电线路单相故障点定位的方法.通过对矿井供电网故障行波的特征进行的深入分析和选择合适的小波函数,将小波分... 针对矿井配电网处于供电网的末端,又是单端供电,中性点不接地或通过消弧线圈接地的特点,提出了使用单端电流行波法实现矿井供电线路单相故障点定位的方法.通过对矿井供电网故障行波的特征进行的深入分析和选择合适的小波函数,将小波分量的模极大值出现时间确定为电流行波脉冲的到达时刻,根据不同尺度下小波变换的模极大值的大小及极性可以识别被检测信号的性质,实现故障点的准确定位.大量实验数据和仿真结果表明了该小波分析的有效性并得出了小波神经网络可以提高测距法测距精度和可靠性的结论. 展开更多
关键词 矿井配电网 行波 单端电流 小波变换 小波神经网络
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近红外光谱法快速鉴别花生油真伪及掺伪成分 被引量：18
13
作者 李红莲 赵志磊 +2 位作者 庞艳苹 吴广臣 李小亭 《食品安全质量检测学报》 CAS 2010年第1期24-29,共6页
为实现对掺伪花生油的快速鉴别,本文对花生油样品的原始光谱先后经过小波变换、特征谱区的选择、一阶导数加上矢量归一化预处理、剔除异常样品等方法处理后,采用主成分分析法对预处理后的光谱数据进行聚类分析。结果表明,该方法对花生... 为实现对掺伪花生油的快速鉴别,本文对花生油样品的原始光谱先后经过小波变换、特征谱区的选择、一阶导数加上矢量归一化预处理、剔除异常样品等方法处理后,采用主成分分析法对预处理后的光谱数据进行聚类分析。结果表明,该方法对花生油的真伪鉴别准确率达到了100%,而且能对伪品花生油掺伪量及掺伪量大于20%时使用的掺伪植物油种类做出鉴别。说明利用近红外光谱技术结合小波变换和模式识别技术可快速、准确地鉴别花生油的真伪及掺伪成分。 展开更多
关键词 近红外光谱 花生油 小波变换 主成分分析
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基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法 被引量：13
14
作者 王绍波 郭业才 +2 位作者 高敏 刘振兴 赵雪清 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期476-480,共5页
在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处... 在分析了斑点噪声和PCNN的特点的基础上,将PCNN引入到小波域中,并结合小波软阈值去噪思想,提出了基于PCNN的超声医学图像软阈值去噪方法(ST-PCNN),该方法的优点是实现了在小波域中利用PCNN来识别高频信号的小波系数,并采用相应的方法处理小波系数,改善了PCNN难以确定斑点噪声的位置和采用固定阈值造成高频信号损失的缺点,更好的保留了低于固定阈值的高频信号的小波系数;在此基础上,将模糊算法引入到PCNN模型中,进一步提出了基于模糊PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(F-PCNN-WD),该方法利用模糊算法来去除PCNN点火过程中大于点火阈值的斑点噪声的小波系数,以更好的去除斑点噪声。实验结果表明,ST-PCNN和F-PCNN-WD方法不仅能够有效地去除噪声,而且能够很好的保留图像的边缘和细节信息。 展开更多
关键词 超声医学图像 脉冲耦合神经网络(PCNN) 小波变换(wt) 模糊算法 斑点噪声
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基于光谱技术的桔子汁品种鉴别方法的研究 被引量：12
15
作者 邵咏妮 何勇 +1 位作者 潘家志 裘正军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1739-1742,共4页
为了实现桔子汁不同品种的快速光谱鉴别,首先采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到四种不同品种桔子汁的特征差异。同时将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,并结合RBF神经网络建立桔子汁品种鉴别的定量分析模... 为了实现桔子汁不同品种的快速光谱鉴别,首先采用主成分分析法对光谱数据进行聚类分析,从定性分析的角度得到四种不同品种桔子汁的特征差异。同时将小波变换用于对大量光谱数据的压缩,并结合RBF神经网络建立桔子汁品种鉴别的定量分析模型。该模型将小波压缩后的数据作为神经网络的输入向量,建立径向基函数RBF神经网络。4个品种共240个样本用来建立RBF神经网络的训练模型,剩余的60个样本用于预测。预测结果表明,小波变换结合RBF神经网络的桔子汁品种鉴别的准确率达到100%。说明文章提出的基于光谱技术的鉴别方法具有很好的分类能力,它为桔子汁品种的快速鉴别提供了一种新方法。 展开更多
关键词 近红外光谱 桔子汁 主成分分析 聚类 小波变换 RBF神经网络 品种鉴别
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自底向上的图像显著目标检测研究 被引量：13
16
作者 贺超 陈振学 刘成云 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期886-892,共7页
针对传统的图像显著性检测造成显著目标误检的问题,本文通过采用Harris角点检测算子以及计算机形态学中的凸包理论,得到改进的中心先验图像显著性检测系数,进而利用小波变换(WT)在时域和频域上的局部特征信息表征能力得到局部特征显著图... 针对传统的图像显著性检测造成显著目标误检的问题,本文通过采用Harris角点检测算子以及计算机形态学中的凸包理论,得到改进的中心先验图像显著性检测系数,进而利用小波变换(WT)在时域和频域上的局部特征信息表征能力得到局部特征显著图像,以及采用谱残差(SR)的图像处理方法获取全局特征的显著图像,提出一种基于改进图像中心先验理论的自底向上的图像显著目标检测方法。实验结果表明,与现有的图像显著性检测模型相比,本文提出的模型检测准确率更好,检测效果也更好。 展开更多
关键词 中心先验 小波变换(wt) 谱残差(SR) 图像显著性 目标检测
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连续小波变换-支持向量回归用于植物样品多组分分析 被引量：11
17
作者 侯振雨 王国庆 +1 位作者 蔡文生 邵学广 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第9期714-716,共3页
采用连续小波变换(CWT)技术对近红外光谱(NIR)数据进行预处理,扣除光谱中的背景与噪音成分,再用支持向量回归(SVR)进行建模,建立了用于复杂植物样品多组分分析的建模方法(CWT-SVR),并应用于烟草样品中常规成分(总糖、总植物碱和总氮)含... 采用连续小波变换(CWT)技术对近红外光谱(NIR)数据进行预处理,扣除光谱中的背景与噪音成分,再用支持向量回归(SVR)进行建模,建立了用于复杂植物样品多组分分析的建模方法(CWT-SVR),并应用于烟草样品中常规成分(总糖、总植物碱和总氮)含量的测定。结果表明,GWT-SVR方法优于基于全谱数据的SVR和偏最小二乘(PLS)法,为近红外光谱定量分析提供了一种新的建模方法。 展开更多
关键词 支持向量回归 近红外光谱 小波变换 烟草样品分析
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基于分数阶傅里叶变换和频谱增强的路面裂缝图像识别方法 被引量：12
18
作者 王永会 陈荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期189-194,共6页
针对从复杂的道路背景中难以有效识别路面裂缝的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)和频谱增强处理的路面裂缝图像识别方法。首先,使用分块法和中值滤波对图像进行预处理;其次,通过分数阶傅里叶变换将裂缝图像转换为频谱图,并... 针对从复杂的道路背景中难以有效识别路面裂缝的问题,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(FrFT)和频谱增强处理的路面裂缝图像识别方法。首先,使用分块法和中值滤波对图像进行预处理;其次,通过分数阶傅里叶变换将裂缝图像转换为频谱图,并对频谱图进行区域去除和增强处理,使用分数阶傅里叶逆变换将处理的频谱图像转换为增强的裂缝图像;再次,通过对增强的裂缝图像进行图像叠加、取反和阈值筛选处理选出缺陷模板;最后,使用Canny边缘检测结合膨胀腐蚀和区域筛选阈值的方法对缺陷模板进行路面裂缝识别。与小波变换(WT)检测算法相比,分数阶傅里叶变换检测图像在准确率和召回率上分别提高了14.35%和17.1%,并分析了频谱增强倍数和減去阈值对实验结果的影响。实验结果表明,使用分数阶傅里叶变换与频谱增强处理的方法能够有效提高路面裂缝的识别率。 展开更多
关键词 分数阶傅里叶变换 频谱图增强 阈值筛选 缺陷模板 小波变换
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小波变换近红外光谱结合径向基神经网络快速分析异福片 被引量：12
19
作者 逯家辉 张益波 +3 位作者 张卓勇 孟庆繁 郭伟良 滕利荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1264-1268,共5页
应用小波变换(WT)处理近红外漫反射光谱结合径向基神经网络(RBFNN)建立快速分析异福片中利福平和异烟肼含量的模型(WT-RBFNN)。用小波变换的低频系数作为RBFNN的输入节点,研究了网络参数包括隐含层神经元数和径向基宽度(SC)对模型的影... 应用小波变换(WT)处理近红外漫反射光谱结合径向基神经网络(RBFNN)建立快速分析异福片中利福平和异烟肼含量的模型(WT-RBFNN)。用小波变换的低频系数作为RBFNN的输入节点,研究了网络参数包括隐含层神经元数和径向基宽度(SC)对模型的影响。与经典的RBFNN和PLS相比较表明,WT-RBFNN模型压缩了原始光谱,除去了噪音和背景的影响,拟合效果很好。优选的WT-RBFNN模型对校正集样品中利福平、异烟肼的交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.006 04和0.004 57;对预测集样品预测均方根误差(RMSEP)分别为0.006 39和0.005 87。同时预测集样品中利福平和异烟肼与RP-HPLC测定结果的回归系数(r)分别为0.995 22和0.993 92,相对误差在2.300%以下。这些结果显示了该方法建模的稳健性和模型的预测精度均很高,同时此方法具有非破坏、无污染、可在线检测等优点,对替代常规药物分析方法有重要的意义。 展开更多
关键词 小波变换 近红外漫反射光谱 径向基神经网络 异福片
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CEEMD-WT和CNN在短期风速预测中的应用研究 被引量：12
20
作者 颜宏文 卢格宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期224-230,共7页
由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和... 由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和一个残差序列;然后,WT算法对每个固有模态函数进行二次去噪,进一步消除噪声对固有模态函数的影响;最后,卷积神经网络对每个固有模态函数、残差序列和影响风速的5个属性训练预测得到各自的预测结果,对所有的预测结果重构得到最终的预测结果。通过实验与其他4个风速预测模型进行比较,所提出的模型预测的绝对平均百分比误差(MAPE)最小,为2.484%,表明在短期风速预测方面CEEMD-WT-CNN模型有较好的性能。 展开更多
关键词 完备总体经验模态分解 小波变换 卷积神经网络 短期风速预测 固有模态分量 二次去噪
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