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主动监测技术是近几年来发展起来的复合材料损伤监测的新技术。本文将Kohonen自组织特征映射神经网络与主动监测技术相结合应用于复合材料损伤监测中。该方法具有结构算法简单、无导师监督学习和侧向联想等功能。根据此方法及虚拟仪器技术 ,设计开发了相应的复合材料结构损伤监测系统。经复合材料损伤监测实例验证 ,是一种十分有效的损伤检测方法 相似文献
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为实现结构的损伤定位,克服BP神经网络受病态样本影响大且抗噪声能力弱等缺点,采用SOFM(Self-Organizing Feature Map)网络,以结构振动组合损伤指标为网络输入,对一桁架结构进行了损伤位置识别研究。识别结果显示SOFM网络能够区分相似样本,由网络的拓扑图可以直观地评价网络训练和识别结果。在不考虑噪声情况下,网络可以正确识别损伤位置,在噪声水平不大于30%情况下,除个别单元外,网络对其他单元损伤的正确识别率均高于95%,显示出很好的抗噪声能力。 相似文献
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图像压缩编码方法综述 总被引:5,自引:0,他引:5
本文对图像压缩的几种经典压缩编码方法进行了汇总和分析。介绍了他们的压缩原理和特点,然后对新一代的编码方法,包括小波变换编码、分形编码和神经网络编码,进行了简要的介绍。指出了各自的优缺点,并对图像压缩编码方法的发展方向进行了展望。 相似文献
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进化型硬件是一种可由进化算法来改变基结构的硬件。在此提出了一种由分类单元、进化单元和函数单元组成的适用于图像压缩的进化型硬件结构。其中进化单元和函数单元并行工作。在压缩过程中以函数进化的方式,使该硬件能够根据图像的特点来探索最优预测函数。仿真实验表明,当PSNR=24-30(dB)时,压缩比优于JPEG、Fractal、Wavelet,最高可达200:1。 相似文献
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基于自组织神经网络的实时统计特征抽取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
应用人工神经网络讨论统计了特征抽取的原理,提出了相应的抽取方法。该方法具有实时性,容错性,高数据压缩率和良好的特征分辨率。通过计算机仿真和桥梁索力状态的实例计算分析证实了该技术具有广泛的应用价值。 相似文献