检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2016年第11期22卷 2631-2642页

作者：许凡方彦军张荣武汉大学自动化系湖北武汉430072

针对滚动轴承故障诊断中振动信号的熵特征向量维数高的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解、模糊熵、主成分分析、GG(Gath-Geva)聚类算法相结合的滚动轴承聚类故障诊断法。采用经验模式分解与总体平均经验模式分解分别对滚动轴承的... 详细信息

针对滚动轴承故障诊断中振动信号的熵特征向量维数高的问题,提出一种基于总体平均经验模态分解、模糊熵、主成分分析、GG(Gath-Geva)聚类算法相结合的滚动轴承聚类故障诊断法。采用经验模式分解与总体平均经验模式分解分别对滚动轴承的原始信号进行分解,得到若干个固有模式分量,并使用样本熵与模糊熵计算其熵值。通过主成分分析法对熵特征向量进行可视化降维,并作为模糊C均值、GK(GustafsonKessel)与GG聚类算法的输入,实现对滚动轴承的故障诊断。利用分类系数和平均模糊熵对上述聚类结果进行评价与对比。通过实验表明,所设计的模型能对熵特征向量进行可视化降维,且其故障识别聚类效果优于其他方法。

关键词：滚动轴承故障诊断模糊熵总体平均经验模式分解 Gath-Geva聚类

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基于模糊熵和结构特征的边缘检测方法

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华南理工大学学报（自然科学版） 2008年第5期36卷 89-94页

作者：郭玉堂吕皖丽罗斌安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039

为了提高图像检测中的模糊边缘检测能力及抗噪性,提出了一种新的基于模糊熵与边缘结构特征的边缘检测方法.该方法首先利用非线性函数将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,以增强模糊边缘区域的对比;然后在像素的3×3邻域内... 详细信息

为了提高图像检测中的模糊边缘检测能力及抗噪性,提出了一种新的基于模糊熵与边缘结构特征的边缘检测方法.该方法首先利用非线性函数将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,以增强模糊边缘区域的对比;然后在像素的3×3邻域内定义12种有效的边缘结构,根据这些边缘结构提取图像中每个像素的结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列;最后对结构信息测度图像阵列和方向信息测度图像阵列实施非极大抑制,确定最终的边缘像素.实验结果表明,该方法具有较好的模糊边缘检测能力和抗噪性,所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确.

关键词：边缘检测模糊熵边缘结构非极大抑制

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FMP与FMT问题的模糊熵三I算法及其还原性

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系统工程理论与实践 2005年第4期25卷 76-82页

作者：彭家寅内江师范学院数学系四川内江641112

　讨论FMP,FMT问题的模糊熵三I算法解的存在条件,研究了三I解与模糊熵三I解的关系,获得了相当一般的情形———基于三角范数的剩余型蕴涵之模糊熵三I算法的一般计算公式,证明了这些算法在一定条件下是还原算法.

关键词：模糊推理三Ⅰ算法模糊熵极大模糊熵原理 FMP(FMT)问题还原性

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模糊熵与灰云模型在既有玻璃幕墙安全评价中的应用

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安全与环境学报 2024年第4期24卷 1275-1283页

作者：黄建华张翔福州大学经济与管理学院福州350108

针对既有玻璃幕墙的安全评价问题,考虑指标信息的不确定性与等级归属的复杂性,提出一种基于模糊熵与灰云聚类模型的既有玻璃幕墙安全评价方法。首先,以实际工程为背景,通过识别既有玻璃幕墙安全风险因素,构建一套定性与定量指标相结合... 详细信息

针对既有玻璃幕墙的安全评价问题,考虑指标信息的不确定性与等级归属的复杂性,提出一种基于模糊熵与灰云聚类模型的既有玻璃幕墙安全评价方法。首先,以实际工程为背景,通过识别既有玻璃幕墙安全风险因素,构建一套定性与定量指标相结合的安全评价指标体系;其次,基于可变模糊云与正态云模型进行评价指标的赋值;再次,运用极差最大化组合赋权法,计算评价指标的权重;最后,引入灰云聚类模型与模糊熵,实现既有玻璃幕墙安全状态的二维评估。实例结果显示:该方法既能对玻璃幕墙的安全状态进行诊断,还能运用模糊熵,从复杂性的层面揭示既有幕墙的健康状况,进而为既有玻璃幕墙的安全评估提供可行思路。

关键词：安全工程既有玻璃幕墙安全评价模糊熵灰云聚类模型

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肌电模糊熵特征的加权核FDA跌倒识别

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电子学报 2016年第6期44卷 1376-1382页

作者：席旭刚左静罗志增杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所浙江杭州310018

针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的s EMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动动作类(Activities of Daily Life,ADL)的数目远多于跌倒类导... 详细信息

针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的s EMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动动作类(Activities of Daily Life,ADL)的数目远多于跌倒类导致的数据集不平衡的问题,提出了加权核Fisher线性判别方法,采用相应的平衡参数来调节样本核矩阵,最终,将跌倒与行走、蹲下和坐下辨识出来.实验结果表明,该方法跌倒平均识别率96.7%,ADL平均识别率99.4%,识别结果优于其它分类方法.

关键词：跌到检测表面肌电信号模糊熵加权核Fisher线性判别模式识别

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改进模糊熵算法及其在孤独症儿童脑电分析中的应用

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自动化学报 2018年第9期44卷 1672-1678页

作者：孙小棋李昕蔡二娟康健楠燕山大学电气工程学院生物医学研究所秦皇岛066004 河北大学电子信息工程学院保定071002

模糊熵(Fuzzy entropy,Fuzzy En)是衡量时间序列在维数变化时产生新模式的概率,反映时间序列复杂性和无规则程度的参数指标.本文针对传统模糊熵算法只针对时间信号序列进行总体分析,忽略了瞬时信号变化的问题,提出了一种改进模糊熵的算... 详细信息

模糊熵(Fuzzy entropy,Fuzzy En)是衡量时间序列在维数变化时产生新模式的概率,反映时间序列复杂性和无规则程度的参数指标.本文针对传统模糊熵算法只针对时间信号序列进行总体分析,忽略了瞬时信号变化的问题,提出了一种改进模糊熵的算法.算法将指数函数的宽度进行了优化设置,设置为0.15倍一阶差分时间序列的标准差,以此保证充分提取时间序列瞬时复杂性特征.与传统模糊熵相比,改进模糊熵包含更多时间模式信息.基于改进模糊熵结合锁相位算法,分析孤独症儿童脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂性与同步性,结果表明:孤独症(Autism spectrum disorders,ASD)前颞叶的脑电信号同步性下降、复杂性降低,具有显著性差异(P<0.05).

关键词：脑电信号孤独症模糊熵锁相位

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差分变异本质粒子群的模糊熵图像分割

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重庆大学学报（自然科学版） 2012年第2期35卷 149-154页

作者：张伟青岛科技大学自动化与电子工程学院山东青岛2660422

基本本质粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点。在基本本质粒子群算法的基础上,借鉴差分进化中利用差分量对种群进行变异操作的思想,提出了差分变异本质粒子群优化算法。结合图像模糊熵,得到了基于差分变异粒子群优化的模... 详细信息

基本本质粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点。在基本本质粒子群算法的基础上,借鉴差分进化中利用差分量对种群进行变异操作的思想,提出了差分变异本质粒子群优化算法。结合图像模糊熵,得到了基于差分变异粒子群优化的模糊熵图像分割算法。算法利用差分变异本质粒子群来搜索使图像模糊熵最大的参数值,得到分割阈值对图像进行分割。通过与其它两种本质粒子群算法的分割结果比较表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间很小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。

关键词：本质粒子群差分变异模糊熵图像分割煤尘图像

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基于ITD模糊熵和GG聚类的滚动轴承故障诊断

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仪器仪表学报 2014年第11期35卷 2624-2632页

作者：张立国李盼李梅梅张淑清张志福燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室秦皇岛066004 东北大学秦皇岛分校计算机与通信工程学院秦皇岛066004

提出了一种本征时间尺度分解模糊熵和GG模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承的振动信号进行ITD分解,得到若干个固有旋转分量和一个趋势项。然后,将PR分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前3个含主要特征信息的PR分量... 详细信息

提出了一种本征时间尺度分解模糊熵和GG模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承的振动信号进行ITD分解,得到若干个固有旋转分量和一个趋势项。然后,将PR分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前3个含主要特征信息的PR分量,并将筛选的PR分量的模糊熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG分类器中进行聚类识别。通过模糊熵、样本熵和近似熵对比,实验结果表明模糊熵能更好的表征故障信号的特征信息;通过GG聚类、GK聚类和FCM聚类对比,实验结果表明GG聚类效果明显优于FCM、GK的聚类效果。因此,实验证明了基于ITD模糊熵和GG聚类的滚动轴承故障诊断方法的有效性和优越性。

关键词：本征时间尺度分解模糊熵 GG模糊聚类故障诊断

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基于小波模极大值模糊熵的遥测振动信号异常检测

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振动与冲击 2016年第9期35卷 147-151,158页

作者：刘学梁红玄志武中国人民解放军91550部队94分队

针对遥测振动信号频域成份复杂、非平稳非线性和强噪声特性,提出一种基于小波模极大值模糊熵的遥测振动信号异常检测方法。首先对采集到的遥测振动信号进行零漂修正和趋势项消除;然后对经预处理后的振动信号进行一维连续小波变换,计算... 详细信息

针对遥测振动信号频域成份复杂、非平稳非线性和强噪声特性,提出一种基于小波模极大值模糊熵的遥测振动信号异常检测方法。首先对采集到的遥测振动信号进行零漂修正和趋势项消除;然后对经预处理后的振动信号进行一维连续小波变换,计算所有尺度空间中的小波模极大值序列;最后将原信号及其小波模极大值序列的模糊熵构成的特征向量输入到SVM分类器,根据模糊熵的变化情况对遥测振动信号进行异常检测。实测数据验证了该方法的有效性。

关键词：遥测振动信号小波模极大值模糊熵支持向量机异常检测

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基于LMD和模糊熵融合CSP的脑电信号特征提取方法

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仪器仪表学报 2020年第8期41卷 226-234页

作者：张学军万东胜孙知信南京邮电大学电子与光学工程学院南京210023 南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室南京210023 南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心南京210003 南京邮电大学国家邮政局邮政行业技术研发中心(物联网技术) 南京210003

模糊熵算法在提取脑电信号特征时存在信号序列长度、步长等诸多参数不易调整的问题。提出一种基于局部均值分解、模糊熵以及共空间模式算法的特征提取方法:L-FECSP算法。首先,利用LMD算法将经预处理的运动想象脑电信号分解为多个PF分量... 详细信息

模糊熵算法在提取脑电信号特征时存在信号序列长度、步长等诸多参数不易调整的问题。提出一种基于局部均值分解、模糊熵以及共空间模式算法的特征提取方法:L-FECSP算法。首先,利用LMD算法将经预处理的运动想象脑电信号分解为多个PF分量,根据左右手运动想象脑电信号所处的频段选出包含α节律和β节律的PF分量。采用模糊熵算法提取已选择的PF分量的特征,使用共空间模式算法对得到的特征进行投影映射。最后,对比投影前后的特征向量,并选取其中最具区分度的特征输入到支持向量机中用于分类。采用BCI竞赛数据集进行实验,平均分类准确率达到95.30%,实验结果表明L-FECSP特征提取方法能够有效地区分左右手运动想象脑电信号。

关键词：局部均值分解共空间模式模糊熵支持向量机

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