小波神经网络在缺陷数据压缩和信号重构中的应用

• 作者: 康中尉 潘孟春 罗飞路 陈棣湘
• 来源期刊: 自动化仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 神经网络 数据压缩 数据重构 交变磁场测量
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 3775字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0380.2004.12.002

摘要

首先介绍了小波神经网络理论,并在BP算法的神经网络学习方法的基础上,将小波神经网络应用到基于频率扫描技术的交变磁场测量无损检测系统中,通过神经网络提取相应的权重因子、以及构成小波基的尺度参数和与之对应的平移参数,实现缺陷有用数据的压缩;在缺陷数据重构中,利用上述特性参数并结合信号的特征值,对信号进行拟合,解决了缺陷场大量数据的保存问题以及缺陷识别模型神经网络学习样本资源不足的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗飞路	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	60	559	14.0	21.0
2	潘孟春	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	59	422	12.0	17.0
3	陈棣湘	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	28	170	7.0	12.0
4	康中尉	国防科学技术大学机电工程与自动化学院	3	6	1.0	2.0