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内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 声发射信号基本概念
1.2 声发射信号处理方法
1.2.1 参数分析法
1.2.2 波形分析法
1.2.3 模式识别法
1.3 人工智能基本概念
1.4 人工智能发展历程
1.5 机器学习典型算法
1.6 机器学习应用在声发射信号处理中的意义
1.7 声发射信号处理研究现状
1.7.1 声发射信号消噪研究现状
1.7.2 声发射信号识别研究现状
1.8 深度学习在声发射信号处理中的应用前景
1.9 主要研究内容与总体技术路线
1.9.1 主要研究内容
1.9.2 总体技术路线
第2章 声发射信号采集
2.1 冷凝水声发射信号采集
2.2 腐蚀声发射信号采集
2.3 裂纹声发射信号采集
2.4 其他噪声声发射源分析
第3章 基于K-means聚类算法与小波分析的声发射信号去噪
3.1 小波变换基本理论
3.2 小波阈值去噪方法
3.3 基于K-means聚类算法的小波去噪阈值生成
3.3.1 K-means算法
3.3.2 小波去噪阈值生成
3.4 实验结果与分析
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
4.1 人工神经网络
4.1.1 BP神经网络
4.1.2 RBF神经网络
4.2 基于小波分析的声发射信号特征提取
4.3 BP神经网络设计与训练
4.3.1 BP神经网络设计
4.3.2 BP神经网络算法流程
4.4 实验结果与分析
4.4.1 BP神经网络隐藏层神经元数的确定
4.4.2 BP和RBF神经网络识别性能比较
第5章 完成的主要研究工作
参考文献
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