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基于机器学习的声发射信号处理算法研究
更新时间:2021-02-22 16:34:43
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本书共5章,介绍了声发射信号处理方法、研究现状,结合人工智能发展探讨了机器学习在声发射信号消噪和识别中的应用,研究了K-means聚类算法与小波分析对声发射信号进行去噪的方法,以及小波分析提取声发射信号特征的方法,并利用人工神经网络对声发射信号特征进行分类识别以确定声发射信号的类型。本书介绍了部分人工智能前沿动态,适合声发射信号处理、人工智能方向的研究人员阅读,也可作为相关专业研究生的参考资料。
上架时间:2020-12-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
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查看全部- 作者简介
- 参考文献
- 第5章 完成的主要研究工作
- 4.4 实验结果与分析
- 4.3 BP神经网络设计与训练
- 4.2 基于小波分析的声发射信号特征提取
- 4.1 人工神经网络
- 第4章 基于小波分析与BP神经网络的声发射信号特征提取与识别
- 3.4 实验结果与分析
- 3.3 基于K-means聚类算法的小波去噪阈值生成
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