基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。     

小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

对模拟电路提出了一种基于小波与神经网络辅助式结合的故障诊断方法．该方法用小波变换作为模拟电路故障信号的预处理器，大大减少神经网络的输入数目，简化神经网络结构和减少它的训练时间，提高辨识故障能力．在介绍该故障诊断方法的基本原理后。给出了小波函数及故障特征选择的方法．     

基于小波变换和卷积神经网络的地震储层预测方法及应用

提高储层预测的分辨率和准确性一直是油气藏表征的一个关键问题。将频谱分解与深度学习相结合,提出基于小波变换和卷积神经网络的地震岩性、储层类型预测方法。小波变换能够提供包含高频和低频信息的二维时频谱图,卷积神经网络具有超强的二维图像特征提取和分类能力,时频谱图作为卷积神经网络的输入,有助于充分挖掘地震数据高频和低频信息进行岩性和储层预测。将提出的方法应用于川西沙溪庙组储层预测中,首先利用叠后地震数据预测得到河道砂体分布,然后利用叠前地震数据在河道内部预测储层类型分布。结果表明,深度学习反演预测岩性和储层类型的分辨率和精度更高,能够识别小河道砂体,与生产测试情况更加吻合,优于常规地震反演方法。     

小波包能谱熵与神经网络在断路器故障诊断中的应用

提出了一种以振动信号小波包能谱熵为特征量的断路器故障神经网络诊断方法。利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同频段中,计算各频段的能谱熵值,以此构造小波包能谱熵向量作为神经网络的输入向量,并利用遗传算法对网络的连接权值进行了优化。引入置信度的概念,对改进神经网络输出的故障模式识别结果进行评价。通过试验分析结果表明了该方法的有效性,改进后的神经网络具有新故障模式的识别功能。     

基于小波变换特征提取和神经网络分类的人脸识别

为提高人脸图像识别率,提出一种将小波分析与神经网络相结合的人脸识别方法。用二维离散小波变换函数对人脸图像进行二维离散小波变换,提取其低频系数作为人脸特征值,用三层神经网络进行分类、识别。实验证明,和单纯的小波方法及神经网络方法进行人脸识别相比,这种方法收敛步数少、用时短、具有较高的识别率。     

RBF网络和小波相结合的数字音频零水印算法

利用RBF网络结构简单、非线性逼近能力强、收敛速度快的特点,提出一种RBF网络和小波变换相结合的数字音频零水印算法。本算法利用RBF网络,将原始音频信号小波低频系数作为RBF网络的输入,将水印信号作为目标,建立原始音频信号与水印信号的对应关系。该方法不改变原始音频信号感知质量,在抵抗各种常见攻击时所得归一化相关系数有较好的稳定性。     

基于离散小波变换和RBF神经网络的说话人识别

为提高说话人识别系统的性能,结合离散小波变换与RBF神经网络提出一种说话人识别新方法。把小波变换与美尔频率倒谱系数提取相结合,使用离散小波变换代替美尔频率倒谱系数中的离散余弦变换,提取变换谱振幅作为特征参数。使用逼近能力、分类能力和学习速度均更优的RBF神经网络取代常用的BP网络,采用与输入样本相关的方法优化RBF网络初始权值选取。不同语音长度和信噪比的实验表明,系统识别率和鲁棒性均得到了提高。     

基于遗传级联神经网络的化学溶液浓度预测

在化学实验中经常需要对化学溶液各成分的浓度给出比较准确的预测。通过遗传算法来优化级联神经网络，利用神经网络的学习预测能力来预测化学溶液的浓度。首先用小波网络对混合溶液测出的极谱信号进行拟合并提取特征；然后用神经网络对提取的信号特征学习训练到一定程度后，把要预测浓度的化学溶液的极谱信号经小波网络提取的特征输入该网络后，给出预测值。计算结果表明，预测结果基本符合要求。     

动态心电数据的小波网络压缩算法

研究了心电信号的非平稳过程特性,从时间序列建模角度分析动态心电数据表示模型和压缩算法。采用小波网络作为建模工具,将原始心电数据映射为小波网络的参数作为数据重构信息,给出压缩/重建的实验结果并分析讨论。研究表明,小波网络压缩算法继承了小波变换和神经网络的优点。具有较好的压缩性能。     

基于小波和神经网络的图像压缩方法

针对图像压缩中压缩率与图像质量的折衷问题。综合利用小波变换和神经网络各自的优点,采用小波和神经网络的方法进行图像压缩．该算法先对图像进行小波分解,保留低频系数,然后将高频系数输入训练的网络进行矢量量化编码达到压缩的目的．最后根据保留的低频系数和还原的高频系数重构图像．     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量...     

利用相似日小波变换和多层感知机的短期光伏功率预测

为了提高光伏功率预测的准确性和可靠性,基于相似日小波变换和多层感知机建立智能光伏功率预测模型;将小波变换的多分辨率特点和多层感知机的非线性拟合能力结合起来,以有效地提高预报的可靠性.首先,选取相似日数据并归一化,并用小波变换对数据进行预处理;其次,训练多层感知机模型学习气象因素与光伏功率之间的映射关系;最后,基于沙漠知...     

基于小波包分析的网络流量组合预测模型

提出一个基于小波包分析的网络流量组合预测模型,将流量数据构成的原始序列进行小波包分解,并将分解得到的各近似部分和各细节部分分别单支重构成低频序列和高频序列.根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用自回归模型（AR）和线性最小均方误差估计（LMMSE）对未来网络流量进行预测,最后重新组合生成预测流量.通过对真实网络流量的仿真实验,结果显示该模型能够对网络流量进行比较精确的预测.     

小波变换在行驶工况构建用车速数据处理中的应用研究

在以车载测试技术为主要手段的车辆实际道路行驶工况构建过程中,车速这一行驶数据具有数据量大、采样频率高等特点,需要借助计算机来完成相应的处理工作。原始车速数据中包含着大量的噪声和由于采样率高于所需精度产生的冗余,对信号进行一维离散小波变换,得到信号的高频和低频系数,并利用小波分层阈值降噪和小波分解域量化压缩实现信号的降噪与压缩。文中以采样周期7天的一段ECU车速数据为例阐述了一维离散小波变换在车速数据处理过程中的应用,结果表明采用该方法对车速数据进行降噪压缩具有较好的效果,可以增强短片段中速度、加速度等特征参数的差异性,改善聚类效果。证明一维离散小波变换在识别去除车速信号中噪声和冗余的有效性和正确性。     

基于改进果蝇的混合小波神经网络交通流预测

为了提高交通流预测精度,提出了一种基于果蝇算法的混合小波神经网络模型.首先,选择果蝇优化算法对小波神经网络的初始参数进行调节,解决了小波神经网络预测对初始参数敏感的问题.其次,将迭代次数和当前解的情况作为搜索半径和种群规模的动态调整因子,对果蝇算法进行了改进,提高了果蝇算法的全局寻优能力和局部收敛速度.最后,鉴于小波神经网络预测误差存在一定的规律性,使用误差补偿法将调参后的小波神经网络与其他模型进行组合,进行二次误差提取.实验证明,所有混合模型均提高了交通流预测的准确度,其中,与随机森林模型的结合预测精度最高.     

一种改进的小波神经网络的网络流量预测算法

为了有效地对网络进行维护,提高网络性能,预知网络流量可以提前对网络出现的问题采取应对策略,从而对用户提供更好的服务。在神经网络预测模型中把隐含层的传递函数用小波函数替换,并采用共轭梯度下降算法,建立了一个小波神经网络的网络流量预测模型。通过实际流量数据对模型进行仿真,结果显示该模型与神经网络预测模型相比,该网络具有良好的预测效果,网络训练时间短,有效地提高了训练速度。     

Application of spline wavelet transform in differential of electroanalytical signal

Investigating characteristics of spline wavelet, we found that if the two-order spline function, the derivative function of the three-order B spline function, is used as the wavelet base function, the spline wavelet transform has both the property of denoising and that of differential. As a result, the relation between the spline wavelet transform and the differential was studied in theory. Experimental results show that the spline wavelet transform can well be applied to the differential of the electroanalytical signal. Compared with other kinds of wavelet transform, the spline wavelet transform has a characteristic of differential. Compared with the digital differential and simulative differential with electronic circuit, the spline wavelet transform not only can carry out denoising and differential for a signal, but also has the advantages of simple operation and small quantity of calculation, because step length, RC constant and other kinds of parameters need not be selected. Compared with Alexander Kai-man Leung’s differential method, the differential method with spline wavelet transform has the characteristic that the differential order is not dependent on the number of data points in the original signal.     

基于相空间重构的神经网络短期风速预测

针对风速具有较强的混沌特性,预测难度较大,提出了一种基于相空间重构的神经网络短期风速预测方法:对数据进行小波降噪,运用互信息法和虚假最近邻点法确定最佳的延迟时间和嵌入维数,对样本空间进行重构,使新的样本能够表征原始时间序列动态特性,更能反映风速变化特性。在此基础上运用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明短期风速预测精度得到提高。     

基于改进人工蜂群算法优化小波神经网络的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流量的预测精度,克服小波神经网络预测过程中存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优的缺点,提出改进的人工蜂群算法优化小波神经网络预测模型。该算法引入差分进化算法中的自适应变异操作和遗传算法中的选择算子、交叉算子与变异算子来优化传统的人工蜂群算法,改善人工蜂群算法后期收敛速度慢、局部搜索能力弱的缺点。本文使用该算法优化小波神经网络的参数并对短时交通流进行预测,模型的仿真结果表明,改进人工蜂群算法优化小波神经网络预测的结果误差更小,精确度更高,训练次数少,具有较高的实际应用价值。     

小波神经网络的毫米波雷达目标一维距离像识别

将小波变换和反向传播神经网络理论结合，设计一种小波神经网络结构。由于小波变换在时间和频率空间所具有良好的定位特性，使小波神经网络可对输入输出数据进行多分辨的学习训练。介绍神经网络的数学框架和该网络的学习算法。根据毫米法频率步进雷达目标一维距离像所给出的信息，将所提出的小波神经网络用于3种实际雷达目标的识别。实验结果表明，小波神经网络收敛速度快、识别率高。