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基于信号时频特征的神经网络报警方法
被引量:
2
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作者
毛汉领
黄振峰
陈仲仪
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1998年第3期265-269,共5页
针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题,提出了基于信号时频域二维特征的神经网络报警方法;用改进的BP算法对模拟跌落零件试验的结果进行了处理,表明该报警方法是可行的。
关键词
核电站
报警
神经网络
信号时频特征
LPMS
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职称材料
题名
基于信号时频特征的神经网络报警方法
被引量:
2
1
作者
毛汉领
黄振峰
陈仲仪
机构
广西大学机械系
浙江大学机械系
出处
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1998年第3期265-269,共5页
基金
国家自然科学基金
文摘
针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题,提出了基于信号时频域二维特征的神经网络报警方法;用改进的BP算法对模拟跌落零件试验的结果进行了处理,表明该报警方法是可行的。
关键词
核电站
报警
神经网络
信号时频特征
LPMS
Keywords
uclear power plant,Alarm Artificial nueral network
分类号
TM623.8 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信号时频特征的神经网络报警方法
毛汉领
黄振峰
陈仲仪
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1998
2
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