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摘要:
提出一种利用火焰图像处理和小波神经网络技术进行炉膛火焰燃烧的快速、准确识别和诊断方法;通过火焰图像处理系统获取燃烧图像,提取用于燃烧诊断的火焰图像特征参数;构造用于燃烧诊断的小波神经网络,采用最小二乘算法进行小波神经元函数的选择;将提取的火焰图像特征参数作为小波神经网络的输入,通过训练和测试,进行火焰燃烧状态的预测.基于小波神经网络的图像处理和燃烧诊断方法具有准确、快速优点.
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文献信息
篇名 基于小波神经网络的炉膛火焰识别和诊断
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 火焰识别 小波 神经网络 燃烧诊断
年,卷(期) 2004,(z3) 所属期刊栏目 模式识别与图像处理
研究方向 页码范围 376-379,383
页数 5页 分类号 TP3
字数 3856字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-3087.2004.z3.118
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李文辉 吉林大学计算机科学与技术学院 105 809 17.0 22.0
2 庞云阶 吉林大学计算机科学与技术学院 40 327 10.0 16.0
3 许志闻 吉林大学计算机科学与技术学院 19 174 6.0 13.0
4 王钲旋 吉林大学计算机科学与技术学院 47 393 12.0 18.0
5 纪政 吉林大学计算机科学与技术学院 9 36 4.0 5.0
6 郭哓新 吉林大学计算机科学与技术学院 1 8 1.0 1.0
7 李凤瑞 16 163 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
火焰识别
小波 神经网络
燃烧诊断
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期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
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146776
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