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基于径向基函数神经网络的自由曲面重构 总被引:5,自引:0,他引:5
根据径向基函数神经网络(RBFNN)具有很强的非线性逼近能力的优点,本文采用RBF网络模型进行自由曲面重构,建立了适应于曲面重构的径向基函数网络模型,讨论了基函数对重构曲面连续性的影响,并与多自由曲面重构,建立了适应于曲面重构的径向基函数风络模型,讨论了基函数对重构曲面连续性的影响,并与多层感知器神经网络的性能进行对比。理论分析和仿真实验结果表明:常用的几种径向基函数重构的曲面都具有很好的连续性,径向基函数网络用于曲面重构,不论是在拟合精度,还是网络的训练速度都明显优于多层感知器网络,具有一定的实用价值。 相似文献
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针对传统轴承故障诊断方法泛化能力差,提出了一种基于时频图和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行短时傅里叶变换,构造时频图;然后,将训练信号的时频图作为卷积神经网络的输入,训练网络模型;最后,将测试信号的时频图输入网络模型,实现对滚动轴承的故障状态识别。通过美国凯斯西储大学的开放数据集进行多组验证实验,结果表明该方法能够有效的判断轴承是否存在故障,并且能够识别故障类型,准确率可以达到97.63%以上。 相似文献
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阐述了实现视频捕获与回放的可选方案,介绍了DirectShow的原理,针对传统视频播放与捕获的不足之处,提出了一种基于DirectShow技术的视频播放与捕获软件设计方案。给出了在C Builder环境下开发基于DirectShow技术的实时视频捕捉的步骤,并实现了实时视频捕捉系统,通过实例验证了本系统具有稳定、可靠和较好的通用性及扩展性的特点。 相似文献
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针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在直升机自动倾斜器滚动轴承噪声环境下诊断效果不佳的问题,提出一种基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在原始振动信号中随机添加不同大小的高斯白噪声,然后利用小波变换方法构造不同噪声下的时频图,最后利用CNN对不同噪声下的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的公开轴承数据集开展真实诊断实验,结果表明,与传统CNN相比,极大地提高了在噪声环境下的故障识别率。 相似文献
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提出了一种基于小波帧变换的多聚焦图像融合算法,本算法首先对图像进行小波帧变换,然后利用多聚焦图像的特点,采用区小波能量取大原则对高频系数进行融合,采用区域空间频率取大原则对低频系数进行融合,并进行一致性检验,最后通过重构得到融合图像.实验表明,该算法相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果. 相似文献
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基于VMD-CWT和改进CNN的直升机轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一种变分模态分解(VMD)与连续小波变换(CWT)联合提取敏感故障特征的方法。研究表明:在相同模型训练下,该方法相对其他方法最高可提升模型准确率20.8%。为了解决卷积神经网络(CNN)进一步提高故障识别精度难的问题,提出一种基于K最近邻(KNN)改进的CNN的模型,在课题组和西储大学公开轴承数据集验证,测试精度达到99.8%和100%,可有效实现直升机自动倾斜器滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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提出了一种基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法。首先对不同聚焦图像进行小波变换,然后采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用重要度准则对低频系数进行融合,最后对融合后的小波系数进行重构,得到了很好的融合图像。实验结果表明,融合效果优于取绝对值大的小波系数和区域方差准则的融合算法。 相似文献
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数字式智能标定仪表的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文讨论了测试仪表的种类,提出了标定仪表的质量指标,并对数字式智能标定仪表的原理、结构静态特性修正和温度误差修正进行了分析。 相似文献