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91.
针对新奇检测难以同时识别结构损伤时刻和损伤位置的问题,提出在新奇检测中引入卷积神经网络以实现损伤时刻和损伤位置的一次性确定。首先,采用小波包技术处理结构响应得到小波包能量,并将相邻测点对应频带的能量比作为新奇检测模型的特征向量;然后,以结构健康时的特征向量作为训练数据,建立健康模式下的基于卷积神经网络的新奇检测模型;接着,将结构实时输出的特征向量输入到新奇检测模型,所得输出与健康状态的输出进行对比,并将输出和输入的欧氏距离作为新奇指标;最后,根据新奇指标的变化识别结构损伤时刻和损伤位置。数值模拟和实验室试验验证了该方法的有效性。  相似文献   
92.
市场陷阱及企业防范的可拓研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
本文利用用拓关系分析了产品市场的供需关系,阐明产生市场陷阱的成因,并利用物元变换方法研究企业防范陷入市场陷阱的对口。  相似文献   
93.
关于物元可拓集的若干性质   总被引:4,自引:0,他引:4  
推广了原有物元可拓集的定义,刻划了物元可拓集与事物集×特征集上的二元可拓关系之间的联系,给出了物元变换及其可拓域与稳定域的若干性质。  相似文献   
94.
子波变换新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文在理论分析子波变换物理概念的基础上,提出了一种工程上应用的新颖快速子波变换算法,即“频谱切割法”。该方法能够在电路上实现实时的快速子波变换。  相似文献   
95.
本文给出了一种基于小波分析方法的噪声抑制技术,它具有运算简便和能在保持原图精度的同时有效地降低斑点噪声影响的优点。更重要的是,它将噪声抑制与数据压缩过程同时进行,对SAR雷达图像的处理取得了良好的效果。  相似文献   
96.
基于小波分解和残差GM(1,1)-AR的非平稳时间序列预测   总被引:1,自引:3,他引:1  
提出基于二进正交小波变换和残差GM(1,1)-AR方法的非平稳时间序列预测方案.首先利用Mallat算法对非平稳时间序列进行分解和重构,分离出非平稳时间序列中的低频信息和高频信息;然后对高频信息构建自回归模型,对低频信息则用灰色残差模型进行拟合;最后将各模型的预测结果进行叠加,从而得到原始序列的预测值.该方法不仅能充分拟合低频信息,而且可避免对高频信息的过拟合.实验结果表明,这种方法比传统的非平稳时间序列预测方法具有更高的预测精度.  相似文献   
97.
巨灾死亡率债券定价模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
巨灾死亡率债券是以规避巨灾死亡率风险为目的的金融衍生产品,此类债券的给付与死亡率指数相关联.利用含Poisson频率的跳跃-扩散过程刻画随机死亡率指数发生跳跃的频率与幅度,应用共同单调理论处理不同地区死亡率指数之间的相关性问题.进一步运用王氏变换(Wang transform)方法,在不完全市场中给出巨灾死亡率债券的定价模型.最后,依据我国人口死亡率数据进行实证研究.  相似文献   
98.
基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各个尺度层对高频子带作非子采样方向分解;然后分别采用基于区域能量和区域方差的的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet低频系数和高频系数;最后再进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果优于àtrous小波变换方法和Contourlet变换方法。  相似文献   
99.
基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。  相似文献   
100.
多变量离散灰色模型及其性质   总被引:1,自引:0,他引:1  
构建了多变量离散灰色模型,并将该模型与传统GM(n,h)模型对比研究,通过系数变换,该模型可以和GM(n,h)模型相互等价,从而架构了离散灰色模型与传统灰色模型的研究桥梁.在此基础上研究了数乘变换对其参数取值的影响,结果表明模型的模拟和预测值只与因变量的数乘变换有关,而与自变量的变换无关,模型的相对误差与所有变量的数乘变换都无关,这些结果对灰色模型系列性研究有重要意义.  相似文献   
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