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基于余弦相似熵的滚动轴承状态表征方法 预览
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作者 徐从云 郑近德 +3 位作者 潘海洋 包家汉 刘庆运 丁克勤 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第5期167-172,共6页
样本熵是一种有效的表征时间序列复杂性的非线性动力学分析方法,但其存在对数据中不稳定的噪声敏 感,且存在无约束和未定义的熵值等问题,为此,引入余弦相似熵(Cosine Similarity Entropy, CSE),CSE采用角距离代 替切比雪夫距离,并用香... 样本熵是一种有效的表征时间序列复杂性的非线性动力学分析方法,但其存在对数据中不稳定的噪声敏 感,且存在无约束和未定义的熵值等问题,为此,引入余弦相似熵(Cosine Similarity Entropy, CSE),CSE采用角距离代 替切比雪夫距离,并用香农熵代替条件熵。首先介绍CSE算法,并研究参数对其影响;其次,通过仿真信号分析,将其 与样本熵和模糊熵进行对比。最后,将CSE应用于滚动轴承退化特征表征,实验数据分析结果表明CSE的有效性及其 相较于样本熵、模糊熵和均方根值的优越性。 展开更多
关键词 振动与波 样本 模糊 余弦相似 滚动轴承 状态表征
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集成3种不同核分类器的疲劳脑电分类 预览
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作者 王海玉 王映龙 +1 位作者 闵建亮 胡剑锋 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1757-1762,共6页
为对疲劳脑电进行准确识别,预防疲劳驾驶带来的危害,对32导脑电信号进行预处理,对比小波变换和经验模态分析(empirical mode decomposition,EMD)去掉异常值和高频噪声情况,在效果较好的EMD基础上进行样本熵、模糊熵的提取,形成特征集,... 为对疲劳脑电进行准确识别,预防疲劳驾驶带来的危害,对32导脑电信号进行预处理,对比小波变换和经验模态分析(empirical mode decomposition,EMD)去掉异常值和高频噪声情况,在效果较好的EMD基础上进行样本熵、模糊熵的提取,形成特征集,选用最小二乘为基分类器,采用AdaBoost (adaptive boosting)方法通过迭代增加错分样本权重,投票形成基于最小二乘支持向量机3个不同核的弱分类器集成的强分类器,实现驾驶疲劳的识别,平均准确率达95%。通过实验验证了该方法的灵活性及鲁棒性,在一定程度上推动了驾驶疲劳的研究。 展开更多
关键词 脑电信号 疲劳驾驶 经验模态分析 样本 模糊
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基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法 预览
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作者 吕福起 李霄民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第9期2856-2860,共5页
针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优... 针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析(包括鲁棒性、效率和收敛性),并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。 展开更多
关键词 图像分割 粒子群优化算法 模糊 香农 鲁棒性 目标函数
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基于优势关系的程度粗糙直觉模糊集模型研究 预览
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作者 薛占熬 吕敏杰 +1 位作者 韩丹杰 张敏 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第6期1070-1080,共11页
针对经典粗糙直觉模糊集理论仅考虑了集合中的最小/最大隶属度与非隶属度,而忽略了介于二者之间的隶属度与非隶属度的问题,从程度粗糙集的角度对其进行了分析研究。首先,将程度粗糙集引入到经典粗糙直觉模糊集模型中,定义了μ′(y)和ν... 针对经典粗糙直觉模糊集理论仅考虑了集合中的最小/最大隶属度与非隶属度,而忽略了介于二者之间的隶属度与非隶属度的问题,从程度粗糙集的角度对其进行了分析研究。首先,将程度粗糙集引入到经典粗糙直觉模糊集模型中,定义了μ′(y)和ν′(y),将其与最小/最大之间的隶属度与非隶属度的值比较。然后,构建新的下、上近似,提出四个模型,即基于优势关系的Ⅰ型、Ⅱ型程度粗糙直觉模糊集模型和基于优势关系的Ⅰ型、Ⅱ型双论域程度粗糙直觉模糊集模型,讨论这些模型的相关性质。这些模型的边界域缩小了,也降低了模糊熵值。最后,通过实例验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 程度粗糙集 双论域 直觉模糊 优势关系 模糊
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基于ALIFD模糊熵和GK聚类的滚动轴承故障诊断 预览
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作者 葛红平 刘晓波 《失效分析与预防》 2019年第2期71-78,共8页
针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳性及非线性的特点,提出一种基于自适应局部迭代滤波分解(ALIFD)模糊熵和GK聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承故障振动信号进行ALIFD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)分量,然后通过相关性... 针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳性及非线性的特点,提出一种基于自适应局部迭代滤波分解(ALIFD)模糊熵和GK聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承故障振动信号进行ALIFD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)分量,然后通过相关性分析筛选出前3个包含主要特征信息的IMF分量,并将筛选的IMF分量的模糊熵作为特征向量,最后利用GK聚类对所得的特征向量进行识别分类。将该方法应用于滚动轴承实验数据分析,并使用分类系数和平均模糊熵对分类性能进行评价,结果表明,与基于经验模态分解模糊熵和GK聚类的故障诊断方法进行对比,该方法具有更好的分类性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 自适应局部迭代滤波分解 模糊 GK聚类 故障诊断
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低阶数据映射和特征加权的线性SVM 预览
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作者 王瑞 向新 肖冰松 《空军工程大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2019年第4期72-77,共6页
针对传统线性支持向量机在训练数据集时均等对待每一维输入特征,以及在原始空间直接分类造成预测准确率低的问题,提出低阶多项式数据映射和特征加权相结合的方法,来提高线性支持向量机的分类性能。该方法首先将每个样本映射到多项式核... 针对传统线性支持向量机在训练数据集时均等对待每一维输入特征,以及在原始空间直接分类造成预测准确率低的问题,提出低阶多项式数据映射和特征加权相结合的方法,来提高线性支持向量机的分类性能。该方法首先将每个样本映射到多项式核对应的2-阶显式特征空间,从而增加样本的隐性信息,然后使用模糊熵特征加权算法计算每一维特征的权重,通过权重衡量特征对分类结果的贡献大小。从不同数据库选取7个数据集进行测试,在训练时间和预测准确率2个方面将该方法与核支持向量机、线性支持向量机的其他改进算法进行比较。结果显示,随着数据集规模的扩大,训练时间降低一个数量级,预测准确率在一些数据集上取得与核支持向量机相接近的效果。结果表明:所提方法可以有效提高线性支持向量机的整体性能。 展开更多
关键词 线性支持向量机 核支持向量机 低阶多项式映射 隐性信息 特征加权 模糊
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基于EMD模糊熵与会诊决策融合模型的中介轴承故障诊断技术 预览
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作者 王志 李有儒 +2 位作者 田晶 刘丽丽 李吉凯 《航空发动机》 北大核心 2019年第5期76-81,共6页
针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的问题,提出了1种融合kNN、SVM、CART、RF及GBDT5种算法的会诊决策融合模型。基于中介轴承故障模拟试验台开展某型航空发动机中介轴承故障试验验证。采用EMD算法对采集的振动故障信号进行分解,提... 针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的问题,提出了1种融合kNN、SVM、CART、RF及GBDT5种算法的会诊决策融合模型。基于中介轴承故障模拟试验台开展某型航空发动机中介轴承故障试验验证。采用EMD算法对采集的振动故障信号进行分解,提取IMF分量的模糊熵作为故障特征。利用建立的会诊模型对中介轴承内环故障、内环-滚动体耦合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤5种不同状态进行识别。试验研究表明:会诊模型的故障诊断准确率高达92.5%,并表现出良好的泛化能力。 展开更多
关键词 经验模态分解 中介轴承 模糊 决策融合 会诊模型 故障诊断 航空发动机
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基于互补集合经验模态分解-模糊熵-深度信念网络的短期风速预测 预览
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作者 赵辉 华海增 +1 位作者 岳有军 王红君 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第29期137-143,共7页
针对原始风速序列具有非线性、非平稳性和不可控性的问题,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-模糊熵(fuzzy entropy,FE)-深度信念网络(deep belief network,DBN)的短期风速预... 针对原始风速序列具有非线性、非平稳性和不可控性的问题,提出基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)-模糊熵(fuzzy entropy,FE)-深度信念网络(deep belief network,DBN)的短期风速预测模型。首先,利用CEEMD方法将原始风速序列分解为一系列不同尺度的本征模态分量(IMF)以降低其非平稳性;其次,利用模糊熵方法将多个IMF分量进行重组以避免分量数目过多给预测精度造成的影响;最后,利用深度信念网络其强大的深度特征提取能力和非线性映射学习能力的优点,分别对新的分量进行预测和叠加获得最终预测值。实验表明,较BP神经网络模型和DBN模型,组合模型提高了预测精度,具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 短期风速预测 互补经验模态分解 模糊 深度信念网络 组合模型
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基于EEMD模糊熵和SVM的风机异常检测方法 预览
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作者 肖国振 朱 静 邓艾东 《工业控制计算机》 2019年第6期96-97,共2页
针对基于机器学习的故障诊断方法能够解决辅机运行数据量大、变量间互相耦合的特点,提出一种基于EEMD模糊熵和SVM的风机故障诊断方法。首先利用EEMD分解振动信号得到若干个IMF分量,计算相关系数剔除无效分量,将有效IMF分量组成相应的倍... 针对基于机器学习的故障诊断方法能够解决辅机运行数据量大、变量间互相耦合的特点,提出一种基于EEMD模糊熵和SVM的风机故障诊断方法。首先利用EEMD分解振动信号得到若干个IMF分量,计算相关系数剔除无效分量,将有效IMF分量组成相应的倍频成分。计算不同倍频IMF分量的模糊熵并进行归一化计算,组成多维特征向量输入SVM对故障进行识别。与传统的SVM相比,该方法准确率提高了7%,提高了SVM模型对一次风机故障的识别准确率。 展开更多
关键词 风机 EEMD SVM 模糊 故障诊断
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一种基于模糊熵的重载机车空转识别方法
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作者 徐从谦 《铁道机车与动车》 2019年第5期21-24,48共5页
在低黏着状态下,重载机车在长大坡道上通常会频繁空转,这影响了机车牵引力的发挥。如何快速准确地识别机车空转是机车牵引控制系统研究的关键技术之一。模糊熵(fuzzy entropy,简称FE)是一种新的时间序列复杂性度量方法,模糊熵值的变化... 在低黏着状态下,重载机车在长大坡道上通常会频繁空转,这影响了机车牵引力的发挥。如何快速准确地识别机车空转是机车牵引控制系统研究的关键技术之一。模糊熵(fuzzy entropy,简称FE)是一种新的时间序列复杂性度量方法,模糊熵值的变化可以体现出时间序列的复杂度,同时模糊系统具有很强的不确定性处理能力。因此设计了一种基于模糊熵的机车空转识别方法,将机车轮对转速信号作为一种时间序列信号,当机车空转后其转速发生变化,相应的模糊熵值会产生突变,以此为依据判断机车的空转。通过对某重载机车试验表明,设计的方法能有效地识别出机车空转状态,并且比传统方法灵敏性高,能提前识别出机车空转状态。 展开更多
关键词 重载机车 空转识别 模糊 黏着
基于CEEMDAN模糊熵和SVM的滚动轴承故障诊断 预览
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作者 刘晓婉 《现代制造技术与装备》 2019年第9期178-179,共2页
针对滚动轴承振动信号非平稳性及特征信息复杂问题,提出一种基于自适应白噪声完备经验模态分解模糊熵和支持向量机相结合的故障诊断方法。首先,采用CEEMDAN,将滚动轴承振动信号分解成若干个固有模态函数分量,并根据相关系数—峭度准则... 针对滚动轴承振动信号非平稳性及特征信息复杂问题,提出一种基于自适应白噪声完备经验模态分解模糊熵和支持向量机相结合的故障诊断方法。首先,采用CEEMDAN,将滚动轴承振动信号分解成若干个固有模态函数分量,并根据相关系数—峭度准则选取可有效表征信号自身特性的模态分量;然后,计算各敏感IMF分量模糊熵,并构建高维特征向量;最后,将高维特征向量输入SVM中,以实现对故障类型和工作状态的有效诊断。试验结果表明,该方法可有效对滚动轴承故障进行诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 模态分解 模糊 故障诊断
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基于RES-云模型的采空区稳定性评价研究 预览 被引量:2
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作者 高峰 高宇旭 周科平 《灾害学》 CSCD 北大核心 2019年第1期17-21,26共6页
针对采空区稳定性评价中评价指标间交互作用机制分析不足的问题,提出了基于RES(Rock Engineering System)-云模型的采空区稳定性二维评价方法。选取了15个采空区稳定性评价指标,基于RES理论,通过建立评价指标交互作用矩阵,分析评价指标... 针对采空区稳定性评价中评价指标间交互作用机制分析不足的问题,提出了基于RES(Rock Engineering System)-云模型的采空区稳定性二维评价方法。选取了15个采空区稳定性评价指标,基于RES理论,通过建立评价指标交互作用矩阵,分析评价指标间的相互作用,确定了各个评价指标的权重;应用云模型理论计算隶属于不同等级的各指标云模型参数,以指标等级云图的方式进行直观表现,计算样本综合等级隶属度;根据最大综合隶属度原则确定采空区的稳定性等级,引入模糊熵作为第二维评判参量,表征采空区稳定性的复杂程度。最后,将该模型应用于云南某锡矿8个采空区稳定性评价中,验证了该评价模型的可行性。 展开更多
关键词 采空区 稳定性评价 云模型 RES理论 模糊
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基于模糊熵和分形维数的滚动轴承早期故障检测 预览
13
作者 吴鹏飞 赵新龙 《风机技术》 2019年第S1期71-79,共9页
滚动轴承是风机、变速箱等旋转机械中最常发生故障的元件,一旦出现故障,将会使得整个系统停机甚至导致灾难性后果。因此,对滚动轴承进行早期故障检测有着重要的意义。本文提出利用模糊熵和分形维数结合的方法对滚动轴承振动信号进行故... 滚动轴承是风机、变速箱等旋转机械中最常发生故障的元件,一旦出现故障,将会使得整个系统停机甚至导致灾难性后果。因此,对滚动轴承进行早期故障检测有着重要的意义。本文提出利用模糊熵和分形维数结合的方法对滚动轴承振动信号进行故障特征的提取,利用樽海鞘群算法优化的支持向量机(SSA-SVM)来构建早期故障检测的模型。通过滚动轴承正常运行和早期故障时采样的历史数据,训练和测试早期故障检测模型,可以实现对故障未知的振动信号进行早期故障检测。通过实验,证实了该方法在滚动轴承早期故障检测上的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障检测 模糊 分形维数 樽海鞘群算法 支持向量机
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基于VMD模糊熵和SVM的高压断路器故障诊断 预览
14
作者 张燕珂 王萱 万书亭 《电力科学与工程》 2019年第4期25-31,共7页
为了有效提取高压断路器振动信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)模糊熵和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的特征向量提取方法,并采用SVM分类器对断路器的故障类型进行识别。首先,使... 为了有效提取高压断路器振动信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)模糊熵和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的特征向量提取方法,并采用SVM分类器对断路器的故障类型进行识别。首先,使用VMD对断路器的振动信号进行分解,得到若干个模态分量;然后,计算每一个模态分量的模糊熵,将其组成特征向量;最后,将上述特征向量导入到SVM分类器中进行训练,得到训练好的SVM模型,使用该模型对断路器4种运行状态下的样本数据进行故障识别。结果表明,基于VMD模糊熵的特征向量提取方法所提取出的特征向量相对基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)样本熵的特征向量提取方法所提取出的特征向量可分性较好;在小样本的模式识别中,SVM相比于BP神经网络,具有更高的识别精度,能够有效识别断路器的故障。 展开更多
关键词 断路器 VMD 模糊 特征提取 故障诊断
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基于灵活解析小波的蓄电池谐波抑制和无功补偿研究 预览
15
作者 刘云 彭远 寇建秋 《电力电容器与无功补偿》 北大核心 2019年第5期85-89,共5页
针对医疗机构蓄电池谐波干扰检测和无功补偿问题,文中采用了一种基于灵活解析小波分析的检测方法。首先,通过灵活解析小波分解采集得到的蓄电池整流电压和电流数据为不同尺度的分量信号;然后,结合模糊熵对尺度信号进行特征提取和特征筛... 针对医疗机构蓄电池谐波干扰检测和无功补偿问题,文中采用了一种基于灵活解析小波分析的检测方法。首先,通过灵活解析小波分解采集得到的蓄电池整流电压和电流数据为不同尺度的分量信号;然后,结合模糊熵对尺度信号进行特征提取和特征筛选;最后,利用最小二乘支持向量机进行分类识别,准确检测出蓄电池电能信号中的谐波成分。实验测试结果表明,谐波检测的平均正确率为96%,为进一步无功补偿提供保证。 展开更多
关键词 医院信息中心 蓄电池 谐波检测 灵活解析小波 模糊 最小二乘支持向量机
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应用ITD分形模糊熵的自动机早期故障诊断 预览
16
作者 赵雄鹏 潘宏侠 +1 位作者 刘广璞 安邦 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第1期134-137,共4页
通过以某口径高射机枪自动机为研究对象,提出一种运用固有时间尺度分解(ITD)分形模糊熵与RBF神经网络进行故障诊断的方法。由于自动机振动信号短时、非平稳、高冲击的特性,将ITD引入自动机的故障诊断中,通过对ITD分解得到不同频段的合... 通过以某口径高射机枪自动机为研究对象,提出一种运用固有时间尺度分解(ITD)分形模糊熵与RBF神经网络进行故障诊断的方法。由于自动机振动信号短时、非平稳、高冲击的特性,将ITD引入自动机的故障诊断中,通过对ITD分解得到不同频段的合理旋转(proper rotation简称PR)分量,然后分别提取分形维数和模糊熵组成组合特征向量。由于RBF神经网络结构简单、收敛速度快具有很高的分类准确率,所以采用RBF神经网络分类识别。最后得到理想识别效果的同时验证了ITD分形模糊熵与RBF的自动机早期故障诊断方法的优越性。 展开更多
关键词 自动机 固有时间尺度分解 分形维数 模糊 RBF神经网络 故障诊断
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基于CEEMD和模糊熵的随机森林风力发电功率预测 预览
17
作者 孙堃 赵萌萌 +2 位作者 沈美娜 刘达 陈广娟 《智慧电力》 北大核心 2019年第10期36-43,共8页
提出一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)和模糊熵的随机森林(RF)风力发电功率预测模型。利用CEEMD将目标序列细分为若干子序列,放大输入变量波动对最终输出结果的影响。以模糊熵值大小作为重组的评判指标,将复杂程度相近的子序列重新... 提出一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)和模糊熵的随机森林(RF)风力发电功率预测模型。利用CEEMD将目标序列细分为若干子序列,放大输入变量波动对最终输出结果的影响。以模糊熵值大小作为重组的评判指标,将复杂程度相近的子序列重新组合成为若干新序列。再针对不同波动属性的序列建立随机森林模型并进行模型参数优化。实证分析表明推荐模型在选取数据集中具有更好的预测能力,从而验证了该方法在风力发电功率预测领域的可行性和有效性。 展开更多
关键词 随机森林 完备总体经验模态分解 模糊 风电预测
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基于改进小波变换和模糊熵的脑电信息研究 预览
18
作者 许冬萍 陈峰 《计算机仿真》 北大核心 2019年第10期227-232,共6页
针对运动想象信号(Motor imagery,MI)在脑机接口应用中存在干扰问题的现象,如何得到纯净的脑电信号成为当前研究方向之一.通过选择母波函数、分解层数以及阈值策略的交叉组合,对原始脑电信号进行滤波处理,滤除原有信息中的噪声信号以便... 针对运动想象信号(Motor imagery,MI)在脑机接口应用中存在干扰问题的现象,如何得到纯净的脑电信号成为当前研究方向之一.通过选择母波函数、分解层数以及阈值策略的交叉组合,对原始脑电信号进行滤波处理,滤除原有信息中的噪声信号以便能得到信息较多的脑电信号.采用传统使用的信噪比SNR和均方根误差RMSE评价指标.并结合小波变换(WT)与模糊熵算法进行脑电信号特征提取,结合Fisher线性判别器对滤波后的信号进行分类识别.实验结果表明,选取coif3小波基函数,Rigrsure阈值函数,分解层数2层时具有最佳分解性能.且对2003BCI竞赛数据进行处理时,训练集和测试集分类准确率相较其它算法有效的提高了识别性能. 展开更多
关键词 脑电信号 小波变换 去噪 模糊 线性判别器
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基于改进EMD算法的熵性能研究 预览 被引量:1
19
作者 于本成 丁世飞 《郑州大学学报:理学版》 北大核心 2018年第4期39-44,49共7页
熵作为度量序列混乱程度的特征参数,已被广泛应用于不同领域.运用仿真信号对信息熵、近似熵和模糊熵进行了全面的分析对比,验证了模糊熵的优势;提出了改进的经验模态分解方法,将算法与模糊熵结合,求出加权模糊熵.实验结果表明相比于原... 熵作为度量序列混乱程度的特征参数,已被广泛应用于不同领域.运用仿真信号对信息熵、近似熵和模糊熵进行了全面的分析对比,验证了模糊熵的优势;提出了改进的经验模态分解方法,将算法与模糊熵结合,求出加权模糊熵.实验结果表明相比于原始信号的模糊熵,新模糊熵对一时间序列混乱程度的区分度更加明显,其值也更加稳定. 展开更多
关键词 信息 近似 模糊 经验模态分解 加权模糊
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水声信号熵特征提取与分类研究 预览
20
作者 付君宇 陈越超 权恒恒 《声学与电子工程》 2018年第1期34-37,共4页
为提高目标识别准确率,以一定数量样本的四类水声目标信号为研究对象,分别提取近似熵、样本熵、模糊熵三种非线性特征作为K近邻分类器(KNN)和支持向量机(SVM)的输入特征。分类结果表明,近似熵和样本熵只能有效区分部分目标类型... 为提高目标识别准确率,以一定数量样本的四类水声目标信号为研究对象,分别提取近似熵、样本熵、模糊熵三种非线性特征作为K近邻分类器(KNN)和支持向量机(SVM)的输入特征。分类结果表明,近似熵和样本熵只能有效区分部分目标类型,而模糊熵特征对于四类目标类型的平均识别率达到了98.55%,验证了模糊熵可作为区分文中四类水声信号的有效特征。 展开更多
关键词 近似 样本 模糊 特征提取 SWT
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