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On the Impact of Manufacturing Uncertainty in Structural Health Monitoring of Composite Structures: A Signal to Noise Weighted Neural Network Process
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作者 Hessamodin Teimouri Abbas S. Milani +1 位作者 Rudolf Seethaler Amir Heidarzadeh 《Open Journal of Composite Materials》 2016年第1期28-39,共12页
This article investigates the potential impact of manufacturing uncertainty in composite structures here in the form of thickness variation in laminate plies, on the robustness of commonly used Artificial Neural Netwo... This article investigates the potential impact of manufacturing uncertainty in composite structures here in the form of thickness variation in laminate plies, on the robustness of commonly used Artificial Neural Networks (ANN) in Structural Health Monitoring (SHM). Namely, the robustness of an ANN SHM system is assessed through an airfoil case study based on the sensitivity of delamination location and size predictions, when the ANN is imposed to noisy input. In light of the observed poor performance of the original network, even when its architecture was carefully optimized, it had been proposed to weigh the input layer of the ANN by a set of signal-to-noise (SN) ratios and then trained the network. Both damage location and size predictions of the latter SHM approach were increased to above 90%. Practical aspects of the proposed robust SN-ANN SHM have also been discussed. 展开更多
关键词 Composite Structures Manufacturing Uncertainties Structural Health Monitoring artificial neural networks signal-to-noise Weighting
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航天光学遥感器信噪比的人工神经网络评价 被引量:5
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作者 李宏壮 田园 +2 位作者 韩昌元 吴国栋 马冬梅 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期44-49,共6页
提出基于人工神经网络进行航天光学遥感器信噪比评价的方法,首先对航天遥感图像进行分析,从图像中将与景物结构和噪声有关的特征向量分别提取出来,作为ANN的输入。网络通过对大量信噪比已知的图像样本训练后,可完成对航天光学遥感器传... 提出基于人工神经网络进行航天光学遥感器信噪比评价的方法,首先对航天遥感图像进行分析,从图像中将与景物结构和噪声有关的特征向量分别提取出来,作为ANN的输入。网络通过对大量信噪比已知的图像样本训练后,可完成对航天光学遥感器传输下来的任意一幅地面景物图像进行系统的信噪比测试,从而避免了采用特定景物目标进行测量中的诸多弊端,测量平均误差低于10%。 展开更多
关键词 航天光学遥感器 信噪比 人工神经网络
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基于模糊-神经网络的火灾报警监测系统研究 被引量:4
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作者 臧小杰 王焱 +1 位作者 罗云林 宋绍楼 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期283-286,共4页
提出一种基于模糊 -神经网络的多探测器信息模糊化智能型火灾报警监测系统的新方案 .该系统具有成本低、功能全、早期发现、准确度高、漏报率及误报率低、适用范围广的特点 .硬件电路采用环路结构及总线隔离方式 。
关键词 人工神经网络 火灾报警 权重系数 火灾监测系统
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一种分区BP人工神经网络图像差值算法 被引量:2
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作者 钱育蓉 于炯 +1 位作者 英昌甜 杨兴耀 《吉首大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第3期28-33,共6页
为了提高图像插值质量,利用前向反馈人工神经网络(BP-ANN)的自学习、自适应和泛化能力,开展分区BPANN图像差值研究.将图像中待插值像素划分为光滑区和边缘区,每个区分别对应1个BP-ANN进行图像差值操作,并通过3组实验确定分区BP-ANN的网... 为了提高图像插值质量,利用前向反馈人工神经网络(BP-ANN)的自学习、自适应和泛化能力,开展分区BPANN图像差值研究.将图像中待插值像素划分为光滑区和边缘区,每个区分别对应1个BP-ANN进行图像差值操作,并通过3组实验确定分区BP-ANN的网络结构、采点模式和插值流程.结果表明,采用8-16-1拓扑结构的BP-ANN算法可达到图像的可视化质量和时间之间的最佳平衡点;与经典线性均值(LA)图像插值算法相比,分区BP-ANN算法在保持最佳视觉效果的前提下,峰值性噪比高约0.593 8dB. 展开更多
关键词 插值 前向反馈人工神经网络 线性均值插值 峰值性噪比 网络拓扑
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人工神经网络在应力波数据采集中处理噪音信号的应用研究 被引量:2
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作者 汪学清 单仁亮 +1 位作者 赵统武 陈锡桃 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期5-9,共5页
采用人工神经网络方法处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的噪音信号(即"毛刺"现象),依据局部脉冲噪声的分布特征,利用人工神经网络进行噪声检测并实现噪声滤除。结果表明,利用人工神经网络处理冲击凿岩过程应力波数据采... 采用人工神经网络方法处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的噪音信号(即"毛刺"现象),依据局部脉冲噪声的分布特征,利用人工神经网络进行噪声检测并实现噪声滤除。结果表明,利用人工神经网络处理冲击凿岩过程应力波数据采集中出现的"毛刺"现象效果理想,能很好的去除噪音,使不可用信号成为可用信号。 展开更多
关键词 人工神经网络 噪音信号 数据处理 冲击凿岩
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巴克豪森噪声应力检测的人工神经网络数据处理方法 被引量:1
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作者 郝爱云 王文军 杨玉敏 《无损检测》 北大核心 2007年第10期575-577,共3页
介绍了人工神经网络技术的原理、学习与训练方法等,以及如何建立巴克豪森噪声(BN)信号与应力间的关系。分析了实际测量结果,说明该数据处理方法能够在BN应力检测中很好地应用。
关键词 巴克豪森噪声信号 径向基函数 人工神经网络 MATLAB软件
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集成滤波器在谱图信号除噪中的应用
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作者 张云华 胡上序 俞蒙槐 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1996年第12期1421-1424,共4页
本文提出了一种由神经元网络与线性自适应滤波器组成的集成滤波器的实现方法,用于谱图信号除噪处理。集成滤波器采用神经元网络描述谱图信号的非线性特性,采用自适应滤波算法提高除噪能力。实验证明集成滤波器能在较小的信号失真下具... 本文提出了一种由神经元网络与线性自适应滤波器组成的集成滤波器的实现方法,用于谱图信号除噪处理。集成滤波器采用神经元网络描述谱图信号的非线性特性,采用自适应滤波算法提高除噪能力。实验证明集成滤波器能在较小的信号失真下具备良好的除噪能力。 展开更多
关键词 化学分析 谱图信号 除噪 神经网络 自适应滤波器
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基于改进模拟退火的神经网络降质图像恢复
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作者 潘梅森 肖政宏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第24期4684-4686,4698,共4页
随着科学技术的发展,图像处理技术已经成为科学研究不可或缺的强有力工具,而图像恢复是图像处理中非常重要的一环。传统基于模拟退火算法的神经网络降质图像恢复方法,为了避免退火过程过早收敛,对温度的降低不得不慢慢进行,这样导致算... 随着科学技术的发展,图像处理技术已经成为科学研究不可或缺的强有力工具,而图像恢复是图像处理中非常重要的一环。传统基于模拟退火算法的神经网络降质图像恢复方法,为了避免退火过程过早收敛,对温度的降低不得不慢慢进行,这样导致算法运行时间太长。采用改进的含回火过程模拟退火算法降温,实验表明该改进算法求解时间比传统的方法有了很大的提高,图像的恢复效果也较令人满意,比传统的逆滤波、维纳滤波方法具有更好的峰值信噪比。 展开更多
关键词 图像恢复 人工神经网络 模拟退火算法 维纳滤波 峰值信噪比
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基于神经网络的航天光学遥感器在轨信噪比测试方法
9
作者 李宏壮 韩昌元 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期896-901,共6页
提出一种基于神经网络的航天光学遥感器在轨信噪比的的测试方法。通过模拟得到了大量的包含有不同信噪比等级的遥感图像,并将其作为网络训练和测试的样本。通过对遥感图像进行分析,找到了分别与景物结构和噪声有关的特征向量,并将其作... 提出一种基于神经网络的航天光学遥感器在轨信噪比的的测试方法。通过模拟得到了大量的包含有不同信噪比等级的遥感图像,并将其作为网络训练和测试的样本。通过对遥感图像进行分析,找到了分别与景物结构和噪声有关的特征向量,并将其作为神经网络的输入。在对大量样本图片进行训练后,可完成对由遥感器传输下来的任意一幅地面景物图像进行信噪比的测试,从而避免了传统方法对特定地面景物目标在成像测量中的诸多弊端,平均测量误差约为10%。 展开更多
关键词 航天光学遥感器 信噪比 人工神经网络
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基于神经网络的噪声对消系统及其仿真
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作者 陶喆 林财兴 +1 位作者 何绪兰 张晓光 《机电一体化》 2011年第3期36-40,共5页
无论是在工业控制还是在信号处理中,噪声都会随时随地地被引入。利用可测的噪声信号,再令其通过BP的两层神经网络,能较好地恢复原信号,并且收敛速度较快,对于信号测量与信号控制中的噪声去除有一定的推广性。
关键词 人工神经网络 噪声信号 LSM算法 BP算法
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非高斯噪声中信号的神经网络检测 被引量:5
11
作者 杨家兴 李立卫 周舜云 《信息工程学院学报》 1996年第1期9-14,共6页
本文研究了非高斯噪声中信号的检测,采用多层感知器神经网络作为检测器。介绍了工作原理,网络结构和训练算法。计算机仿真证明在非高斯噪声条件下神经网络检测器性能优于线性最佳匹配滤波器检测器和局部最佳检测器。
关键词 信号检测器 神经网络 非高斯噪声
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基于振动信号的岩石单轴抗压强度钻进预测实验研究
12
作者 郝建 刘河清 +3 位作者 刘建康 吕家庆 郑义宁 刘建荣 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1406-1424,共19页
为了研究钻进振动信号与岩体地质力学参数之间的响应关系,准确、快速地感知、预测岩石单轴抗压强度,开展基于钻进振动信号的岩石单轴抗压强度预测研究。以室内钻取花岗岩、石灰岩、砂岩和煤四类原岩(煤)试件实验为基础,结合傅里叶变换... 为了研究钻进振动信号与岩体地质力学参数之间的响应关系,准确、快速地感知、预测岩石单轴抗压强度,开展基于钻进振动信号的岩石单轴抗压强度预测研究。以室内钻取花岗岩、石灰岩、砂岩和煤四类原岩(煤)试件实验为基础,结合傅里叶变换和振动信号降噪方法构建GA-BP神经网络模型,并对比分析降噪前后以及不同降噪方法模型的预测性能。结果表明:钻进振动信号与岩石单轴抗压强度之间有响应关系,应用钻进振动信号可预测岩石单轴抗压强度;采用Adobe Audition软件对振动信号进行降噪处理的GA-BP神经网络预测模型决定系数R2为0.838,均方根误差为7.063 MPa,平均绝对误差为5.347 MPa,其结果优于原始预测模型和一般降噪方法预测模型;与原始预测模型相比,最优降噪模型在预测精度上提升了6.3%,均方根误差减小1.954 MPa,平均绝对误差减小1.621 MPa;同一预测模型中不同岩性的预测效果存在一定差异。降噪信号GA-BP神经网络预测模型对单轴抗压强度有较优秀的预测能力,所用方法可为在岩体地质力学参数随钻测量方面提供基础。 展开更多
关键词 岩石力学 钻进振动信号 单轴抗压强度 傅里叶变换 信号降噪 人工神经网络
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基于眼图重构和人工神经网络的光性能监测 被引量:3
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作者 赖俊森 杨爱英 孙雨南 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1342-1347,共6页
提出了一种基于异步降频光采样眼图重构和人工神经网络(ANN)的光性能监测(OPM)新方法。首先对被监测光信号进行异步降频光采样,通过软件同步算法进行眼图重构;然后提取重构眼图的特征参数对ANN进行训练;最后以ANN的预测输出对光信号的... 提出了一种基于异步降频光采样眼图重构和人工神经网络(ANN)的光性能监测(OPM)新方法。首先对被监测光信号进行异步降频光采样,通过软件同步算法进行眼图重构;然后提取重构眼图的特征参数对ANN进行训练;最后以ANN的预测输出对光信号的损伤进行监测。构建10 Gb/s NRZ-OOK4、0 Gb/s RZ-OOK和40 Gb/s RZ-DPSK仿真实验系统,进行光信噪比(OSNR)和色散(CD)参数监测。结果表明,本文方法进行OPM具有较高的精度,ANN预测输出与测试数据的相关系数大于0.98,损伤监测的平均误差小于5%。 展开更多
关键词 重构眼图 人工神经网络(ANN) 光性能监测(OPM) 光信噪比(OSNR) 色散(CD)
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