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1、矿物质电缆yttw因此2、矿物质电缆YTTW为了进一步阐明提取的特征映射与液位检测之间的关系3、矿物质电缆yttw为了保证PBT终端可靠4、电缆yttw首先5、矿物质电缆yttw由于兰姆波信号的色散和多模态特性6、电缆yttw在低液位时7、电缆YTTW对于液位检测的准确性 在当前迭代次数下,训练准确率为92.8。DBN通过对底层信号的一层一层的贪婪学习,形成更加抽象的高层表示,电缆yttw其无监督的自学习过程可以避免传统特征融合所需的专家经验,实现智能检测。针对瓷套高压电缆终端液位在线检测存在的问题,提出了一种基于DBN的超声波兰姆波检测方法。
矿物质电缆yttw因此
因此,电缆yttw我们采用中心频率为218kHz的10峰正弦信号作为激励信号。将150个不同液位的样品按液位由低到高依次处理,提取每个样品的特征值。反向微调是利用标记数据对网络模型参数进行微调。深度学习网络作为一种非线性多分类器,矿物质电缆yttw可以通过参数化模型获得特征输入与目标输出之间的映射关系。
矿物质电缆YTTW为了进一步阐明提取的特征映射与液位检测之间的关系
为了进一步明确提取的特征映射与液位检测的关系,电缆YTTW针对智能检测中瓷套液位非定常超声兰姆波特征较为全面的评价问题,本文引入深度信念网络作为多特征融合模型,矿物质电缆YTTW本文提出了一种基于STFT和DBN超声兰姆波的瓷套液位智能检测方法,实现了瓷套高压电缆终端液位的检测。对FFT变换后的信号,得到有效值、峰间值、峰度和波形因子等4个统计特征。顾青利用主成分分析和BP神经网络对油气管道内部缺陷进行分类识别。刘瑾等从母小波的选择和小波系数的非线性处理等角度分析了小波分析在超声信号去噪中的应用,矿物质电缆YTTW并给出了不同条件下母小波层数的选择和小波分解的参考。在0~1400mm不同高度,矿物质电缆yttw每100mm采集10次信号,矿物质电缆YTTW共采集信号样品150个。
矿物质电缆yttw为了保证PBT终端可靠
为了保证PBT终端的可靠安全运行,无损无损检测技术已成为PBT终端液位检测的迫切需要。在DBN训练过程中,通过多层非线性映射,可以建立超声兰姆波信号特征输入与瓷套液位之间的参数化模型。
电缆yttw首先
首先,矿物质电缆YTTW通过STFT算法得到信号的分段时频表示,提取超声兰姆信号的局部时频特征,然后将提取的特征作为DBN的OUTPUT。由三个RBMS叠加的DBN模型如图3所示。
矿物质电缆yttw由于兰姆波信号的色散和多模态特性
由于兰姆波信号的色散和多模态特性,电缆yttw需要进一步的信号处理来获得更直观的检测特征。吴健等人综合考虑影响光伏发电的各种因素,提出了一种基于深度置信度网络的光伏发电预测模型。在没有分割的情况下,提取的有效值特征如图5所示。
电缆yttw在低液位时
在低液位时,特征值与液位成反比,电缆yttw在高液位时,电缆YTTW特征值与液位成正比。单个值对应两个不同高度的液位,电缆YTTW不利于液位的有效识别。
电缆YTTW对于液位检测的准确性
为了液位检测的准确性,下一步将重点研究深度学习网络的回归应用。任欢望提取环境中土壤的腐蚀特征,电缆yttw利用BP网络对埋地管道的腐蚀状态进行评价,利用遗传算法对网络参数进行优化。将STFT变换后提取的特征值作为网络输入,
矿用电缆根据液位高度将样本分为15类。网络输出为15类1-hot编码。同时注意到损失函数值仍处于下降状态,电缆YTTW误差可以继续减小。通过STFT变换,矿物质电缆yttw可以得到超声兰姆波信号在瓷套内传播的一系列局部时频特性。
常规超声只能通过层层检测的方法确定瓷套内液位的高度范围。超声波兰姆波标志可以为瓷套液位检测提供趋势判断,而定量检测需要进一步获得特征与液位之间的映射关系。
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