基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测方法

为了提高低信噪比下对海水中被衰减的轴频电场信号的检测能力,提出一种基于小波尺度相关的船舶轴频电场检测算法.首先,使用小波变换对信号进行分解,并对噪声能量进行估计;然后,利用小波尺度相关对噪声和信号进行分离,并采用均值滤波降低小波系数平移的干扰;最后,提取最大尺度的相关系数作为特征值,对信号进行滑动检测.通过该算法和小波熵算法对实测数据和仿真数据进行处理和对比分析,结果表明:此算法在低信噪比情况下具有更高的稳定性和更好的检测效果.     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测

为了有效地从海洋环境电场背景中检测微弱的船舶轴频电场信号,提出了一种基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测算法.首先使用小波包变换对测量信号进行多层分解并计算最后一层各结点的重构信号;然后计算各结点重构信号的小波包熵;最后选取小波包熵最小的重构信号作为检测信号进行滑动功率谱检测.通过实测数据和仿真数据对该算法和滑动功率谱算...     

基于小波空域相关的船舶轴频电场检测方法

为了提高对船舶水下轴频电场的远程探测能力,在充分分析实验室轴频电场信号的基础上,提出了一种基于小波空域相关的船舶轴频电场检测方法.首先使用小波空域相关对噪声和信号进行分离,并给出一种针对轴频电场的噪声阈值估计方法;然后,提取信号特征频率范围内的能量作为特征值,对信号进行滑动功率谱检测.对比分析结果表明,该算法在低信噪比情况下具有更高的稳定性和更好的检测效果.

     

基于神经网络的船舶轴频电场特征控制实验

任分析实验室船模轴频电场和海洋实测船舶轴频电场信号与环境电场数据的基础上,利用径向基神经网络预测模型对轴频电场信号进行控制．先对信号进行测量,在合理设置训练集与目标集的基础上建立预测模型,得到预测值后在下一时刻利用电极在场源处反向输出该预测值,以达到减弱特征信号的目的．通过对实验室与海洋实测船舶轴频电场数据进行处理,结果表明：用该方法能对船舶轴频电场信号特征进行有效控制,使幅值减小到原信号的30％以下．     

船舶腐蚀相关的轴频电场特征

通过测量和分析船舶缩比模型轴频电场信号,研究了与船舶腐蚀相关的轴频电场特征.实验结果表明,船模轴频电场是由于螺旋桨转动调制腐蚀电流和阴极保护电流而产生的,是以螺旋桨转动速率为基频的低频电场.轴频电场随着螺旋桨转速逐渐增大,信号特征越来越明显,幅值越来越大.调制阴极保护电流而产生的轴频电场最大的幅值比调制腐蚀电流所产生的电场大10倍之多.船模轴频电场三分量除在幅值上有很大差异外,功率谱密度强度也有显著差异.其中x分量轴频电场最大,y分量轴频电场次之,z分量轴频电场最小.     

船舶缩比模型轴频电场的传播特征

为研究船舶轴频电场的传播特征,采用信号测量系统,测量和分析了船舶缩比模型轴频电场信号.轴频电场沿船方向传播的测试结果表明,轴频电场的空间分布具有区域性:当测量点从螺旋桨附近移至船尾时,x分量轴频电场信号由较弱逐渐增强至最大幅值,y分量和z分量轴频电场幅值则急剧降低.测量点由船体向外移动时,x分量轴频电场幅值迅速衰减;测量点移至船长倍数的0.33处时,衰减变得缓慢;测量点继续移至船长倍数的1.65处时,轴频电场特征信号不明显.     

基于EEMD和改进功率谱熵的船舶轴频电场检测

为了提高强海洋背景噪声中对微弱的船舶轴频电场信号的检测性能,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和窄带功率谱能量峰值熵比(EPER)特征的检测算法.首先,利用EEMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(IMF),并对其功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算了各子区间的一种改进功率谱熵特征——EPER;最后,通过分析轴频信号和环境噪声物理特征上的差异,结合K-均值聚类方法进行线谱子区间的提取,继而进行滑动检测.选用实测数据,与小波包熵滤波算法、小波阈值去噪算法、特征频段功率谱算法进行对比,处理结果表明所提算法具有更好的自适应性和检测性能.     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪研究

在海洋环境下,为有效地将微弱的轴频电场信号提取出来,本文在对小波包熵理论分析的基础上,提出了基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪方法.首先使用小波包变换对测量信号进行多子带分解,并将各子带分成几个子区间;然后计算各子带不同子区间的小波包熵,利用最大小波包熵自适应地选择各子带的阈值;最后对各子带的小波包系数进行阈值处理,并利用处理后的小波包系数对信号进行重构.通过实测数据和仿真数据对该消噪方法进行验证,结果表明此方法在低信噪比情况下能较好地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中分离出来.     

基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。     

基于晃动平台的船舶电场跟踪方法

为解决晃动测量平台的船舶电场跟踪问题,对水面浮动平台的实测电场数据进行了特征分析,明确了海洋环境及平台晃动产生的干扰电场能量主要集中在0.5 Hz以下,随着频率的增加而减小．水面浮动平台环境电场干扰在0.5 Hz以下和0.5～30.0 Hz两个频段的量级分别为100μV/m和10μV/m,得出了在动平台不宜采用0.5 Hz以下静电场或静态电位差作为船舶跟踪信号源的结论,提出了利用轴频电场的动平台船舶跟踪方法,并首次实现了实船电场跟踪,实测结果表明：所提的跟踪方法对船舶的有效跟踪距离达900 m,最小跟踪距离误差为20 m.     

基于RBF神经网络的时间序列预测

分析了RBF神经网络的结构和学习算法,利用RBF神经网络和Matlab神经网络工具箱建立人口数量预测模型,并应用该模型对中国人口数量进行了预测.     

基于RBF神经网络的热连轧精轧厚度的预报

采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在应用过程中解决了过拟合问题。     

基于RBF神经网络的热轧碳钢变形抗力预测

以凸轮式高速形变试验机得到的实验数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了碳钢的变形抗力与其化学成分、变形温度、变形程度及变形速度对应关系的RBF神经网络预测模型.通过对函数newrb()中宽度系数的调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.结果表明,与传统的BP网络模型相比较,RBF网络模型具有更高的精度和较强的泛化能力.     

基于RBF神经网络的烧结终点预测模型

本文提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的烧结终点预测模型。该模型首先采用改进的最近邻聚类算法确定径向基函数中心,接着应用递推最小二乘法训练网络的权值。通过现场采集数据对该模型进行仿真,其实验结果表明,该模型具有较好的学习能力和泛化能力,为烧结终点的预测提供了一种新的解决方法。     

基于RBF神经网络的混沌背景下瞬态弱信号检测

针对海杂波背景下瞬态弱信号检测的问题,采用海杂波混沌模型,基于神经网络重构混沌序列相空间,提出了基于RBF神经网络预测混沌时间序列和瞬态弱信号检测方案。理论分析和仿真结果表明这种方法能够有效实现混沌背景噪声中瞬态弱信号的检测。     

基于 HABC-RBF 神经网络的蒸汽驱预测方法

为解决蒸汽驱开发效果预测精度低和时间长的问题, 提出了一种改进人工蜂群算法和 RBF(Radial Basis Function)神经网络相融合的预测方法。 该方法应用种群最优解修改雇佣蜂解和观察蜂解的搜索方程, 借鉴差 分进化算法思想, 完成对种群最优解和个体搜索解随机扰动, 采用混合编码优化 RBF 神经网络参数。 以辽河 油田齐 40 块为例进行了试算, 结果表明, 该方法对蒸汽驱开发效果预测具有较好的非线性拟合能力和较高的 预测精度。     

RBF神经网络的境外旅游人数预测模型研究

针对传统的境外旅游人数预测模型预测误差大的情况,设计了基于RBF神经网络的境外旅游人数预测模型。首先对旅游样本数据进行归一化处理,对境外旅游人数变动统计。然后通过预测种群构建、评估适应值、惩罚项设置、预测序列平稳性检验、模型预测五个过程完成了基于RBF神经网络的境外旅游人数预测模型的设计。最后,实验证明,RBF神经网络的境外旅游人数预测模型比传统的境外旅游人数预测模型误差小,能够准确对境外旅游人数预测。     

基于RBF神经网络的船用柴油机NOx排放的预测

依据4190ZLC-2型船用四冲程增压柴油机实际试验测得的数据,利用MATLAB中的神经网络工具箱,建立了基于径向基函数神经网络（RBF）的柴油机氮氧化物（NOx）排放浓度的预测模型。在预测模型建立过程中选取柴油机油耗率（SFOC）、功率、转速等参数数值作为输入矩阵,柴油机的氮氧化物排放浓度作为输出矩阵。仿真结果表明:该方法预测精度高,可为控制氮氧化物的排放提供依据。     

基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行空气质量预测的方法,即采用径向基函数神经网络进行短期的空气质量预测;并采用了主成分分析方法降低神经网络学习矩阵维数,浓缩预测信息,降维去噪.选取宣城市气象局2003年到2005年地面气象观测资料作为预测因子,宣城市环境保护监测中心提供的PM10、SO2浓度值作为预测对象,进行训练学习和预测验证.研究结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,具有较强的实用性和推广能力.     

厦门市工程估价的RBF神经网络预测模型

选取55个厦门市典型工程造价指标,利用SPSS统计分析软件对工程特征和训练样本进行相关性分析、归类合并,得出11个工程特征作为平米造价的主要影响因素.以径向基函数(RBF)神经网络原理为基础,建立工程造价估算模型,通过试验,选择net=newrb(P,T,0.01,1.0)建立RBF网络,用y=sim(net1,P)对样本进行训练测试.实证分析结果显示:该模型具有计算快捷简便的优势,估算误差在允许范围内,可用于实际工程造价的辅助估算.