基于CP结合DE-GWO-SVR的海上风电基础结构损伤识别 被引量：5

1

作者 杜尊峰 邵玄玄 王晓梅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第22期110-118,共9页

结构仅输出的振动信号往往是各种源信号通过复杂规律形成的混合信号,对结构损伤特征提取与数据挖掘造成了很大困难。对此,提出了一种基于盲源分离(BSS)理论的复杂度追踪(CP)算法结合差分进化(DE)改进灰狼(GWO)算法优化的支持向量机(SVR... 结构仅输出的振动信号往往是各种源信号通过复杂规律形成的混合信号,对结构损伤特征提取与数据挖掘造成了很大困难。对此,提出了一种基于盲源分离(BSS)理论的复杂度追踪(CP)算法结合差分进化(DE)改进灰狼(GWO)算法优化的支持向量机(SVR)用于解决复杂结构的模态与损伤识别;CP算法基于信号预测性函数通过使分离信号的时间预测性度量最大化找到其线性混合矩阵,使分离分量具有最小复杂度并据此估计源信号。利用CP算法对结构响应信号进性分离得到信号分布向量(SDV)与分离源信号,通过定义差值曲率分布向量可以对结构损伤位置进行准确定位;对于损伤程度的识别,提出了一种DE改进的GWO对SVR进行优化的算法,即在GWO算法迭代过程中利用差分进化思想引入动态缩放因子以及交叉概率因子提高搜索和收敛速度,扩大种群所搜范围;利用不同工况下CP算法提取的差值曲率分布向量对结构损伤程度进行识别。通过对海上风电基础结构数值模型的分析,结果表明:CP算法对于高阶模态参数识别较fastICA表现出较强的适应性与优越性;同时,DE-GWO能够提高收敛速度,通过SVR算法对损伤的识别结果相比于BP神经网络更加准确。 展开更多

关键词 盲源分离(BSS) 复杂度追踪(cp)算法 差分进化(DE) 灰狼优化(GWO)算法 海上风电基础结构 损伤识别 支持向量机(SVR)

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多参数拟合匹配追踪动校正方法及其应用

2

作者 杨小慧 于鹏飞 张嘉玮 《煤田地质与勘探》 北大核心 2025年第5期217-227,共11页

【目的和方法】动校正(NMO)是地震数据处理的核心环节,但常规方法在处理大偏移距或广角数据时易引发子波拉伸畸变,导致叠加质量下降及振幅随偏移距变化(AVO)分析失真。匹配追踪动校正(MP-NMO)虽能缓解拉伸效应,却因同相轴交叉问题造成... 【目的和方法】动校正(NMO)是地震数据处理的核心环节,但常规方法在处理大偏移距或广角数据时易引发子波拉伸畸变,导致叠加质量下降及振幅随偏移距变化(AVO)分析失真。匹配追踪动校正(MP-NMO)虽能缓解拉伸效应,却因同相轴交叉问题造成横向不连续,为此,提出一种基于多参数拟合的改进型匹配追踪动校正方法。在匹配追踪分解中,对同一反射界面不同偏移距的子波振幅、频率及相位进行三次多项式拟合,消除局部异常干扰;以二阶时距曲线为初值,结合自适应时间扫描策略,在动态窗口内搜索最优反射波到达时间,避免高阶时距方程求解的复杂性;引入Morlet复子波多尺度扫描,增强抗噪性与频带适应性。【结果】对于理论模型,改进方法有效改善了大偏移距子波拉伸,振幅与频率误差分别低于5%,较传统匹配追踪(误差达40%)提升90%以上,且抗噪性增强,7次迭代内即可收敛。实际资料处理中,浅层大偏移距道集的同相轴连续性改善,叠加剖面分辨率提升,0.8~1.7 s关键层段成像更为清晰。【结论】研究成果为复杂构造区地震资料的高保真处理提供了技术手段,尤其适用于AVO/AVF属性分析和各向异性反演。 展开更多

关键词 地震资料处理 无拉伸动校正 匹配追踪算法 多参数多项式拟合 同相轴交叉校正 AVO属性保真 Morlet复子波

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多子波分解与重构中子波的优选 被引量：16

3

作者 黄跃 许多 文雪康 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期17-22,4,共6页

在地震信号的多子波分解与重构中,子波类型与子波分辨率的选择是十分重要的。针对这一问题,首先计算了复数Paul子波和复数Morlet子波的时频谱,并讨论了频率域内子波宽度控制参数对频率域分辨率的影响;然后应用匹配追踪算法对实际地震数... 在地震信号的多子波分解与重构中,子波类型与子波分辨率的选择是十分重要的。针对这一问题,首先计算了复数Paul子波和复数Morlet子波的时频谱,并讨论了频率域内子波宽度控制参数对频率域分辨率的影响;然后应用匹配追踪算法对实际地震数据进行多子波分解与重构,从理论上确定了控制复数Paul子波和复数Morlet子波频率域分辨率的最佳子波宽度,对两种子波分解重构地震剖面的差异性进行了对比分析。理论和实际计算结果表明:复数Paul子波与复数Morlet子波的分辨率和频谱能量分布有所不同,在实际应用中需针对不同的研究目的选择不同类型的子波。基于复数Paul子波的重构剖面保留了更多的低频能量,适用于反射同相轴连续的地下构造研究;基于复数Morlet子波的重构剖面高、低频频谱差异大,更适用于地震波吸收衰减研究。 展开更多

关键词 多子波分解与重构 匹配追踪算法 复数Paul子波 复数Morlet子波 频率域分辨率

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基于分层匹配追踪算法的电能质量复合扰动参数辨识方法 被引量：8

4

作者 崔志强 王宁 贾清泉 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期153-159,共7页

针对电能质量中的复合扰动信号分析问题,提出一种粒子群优化(PSO)和匹配追踪(MP)算法相结合的分层搜索的原子分解方法。首先应用MP算法提取基波分量,对于去除基波分量的残差信号,利用快速傅里叶变换找寻能量最大的频率成分,采用PSO算法... 针对电能质量中的复合扰动信号分析问题,提出一种粒子群优化(PSO)和匹配追踪(MP)算法相结合的分层搜索的原子分解方法。首先应用MP算法提取基波分量,对于去除基波分量的残差信号,利用快速傅里叶变换找寻能量最大的频率成分,采用PSO算法粗搜索出最佳匹配粒子,然后以最佳匹配粒子为中心,在一定范围内重新离散化,生成小规模原子库,再应用MP算法有针对性地进行细搜索,最终得到最佳匹配原子,提取出电能质量复合扰动特征参数。仿真结果表明,该方法能克服MP算法匹配时间长、计算量大及PSO优化MP算法残差积累过大、容易陷入局部最优、匹配参数不准确等缺点,且具有一定的抗噪性和实时性。 展开更多

关键词 电能质量 原子分解 复合扰动 分层匹配追踪 粒子群优化算法 参数辨识

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基于随机支撑挑选的广义正交匹配追踪算法 被引量：4

5

作者 徐志强 蒋铁钢 杨立波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期1104-1108,共5页

针对广义正交匹配追踪(GOMP)算法复杂度高、重构时间长的问题,提出了一种基于随机支撑挑选的GOMP(StoGOMP)算法。首先引入随机支撑挑选的策略,在每次迭代中随机生成一个概率值。然后通过比较此概率值与预设概率值的大小来决定候选支撑... 针对广义正交匹配追踪(GOMP)算法复杂度高、重构时间长的问题,提出了一种基于随机支撑挑选的GOMP(StoGOMP)算法。首先引入随机支撑挑选的策略,在每次迭代中随机生成一个概率值。然后通过比较此概率值与预设概率值的大小来决定候选支撑集的挑选方式:若此概率值小于预设概率值,则采用匹配计算方式;否则,采用随机选择方式。最后根据得到的候选支撑来更新残差。这种方式充分考虑了算法单次迭代复杂度和迭代次数之间的平衡,减少了算法的计算量。一维随机信号重构实验结果表明,在预设概率值为0.5、稀疏度为20时,StoGOMP算法相较GOMP算法达到100%重构成功率所需的采样数减少了9.5%。实际图像重构实验结果表明,所提出的算法具有与GOMP算法相当的重构精度,且在采样率为0.5时,所提算法的重构时间相较于原算法减少了27%以上,这说明StoGOMP算法能够有效减少信号的重构时间。 展开更多

关键词 压缩感知 随机支撑挑选 广义正交匹配追踪 算法复杂度 重构算法

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基于改进复杂追踪算法的结构模态参数识别 被引量：3

6

作者 常军 刘昊 +1 位作者 尤传雨 邵永亮 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第1期177-185,共9页

以固定梯度的复杂追踪算法进行目标函数寻优时,收敛速度慢,易陷入局部极值,且存在针对不同的模型需人为选择合适的学习步长等不足,限制了该算法的实用性。为此,将最优步长思想引入复杂追踪算法,根据实时分离度自动调整步长,并根据分离... 以固定梯度的复杂追踪算法进行目标函数寻优时,收敛速度慢,易陷入局部极值,且存在针对不同的模型需人为选择合适的学习步长等不足,限制了该算法的实用性。为此,将最优步长思想引入复杂追踪算法,根据实时分离度自动调整步长,并根据分离信号的峭度值自适应地选择不同的非线性函数,以提高算法的计算精度,进而增强其实用性。为验证该改进复杂追踪算法识别结构模态参数识别的可行性与优越性,采用该方法分别识别了简支梁的数值模型和三层框架试验模型的模态参数,并与原方法进行识别结果对比,结果表明该改进算法可以较准确地识别结构模态参数。 展开更多

关键词 振动与波 盲源分离 复杂追踪算法 结构模态参数识别 最优步长 环境激励

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基于投影寻踪的Web软件复杂性度量 被引量：2

7

作者 曾一 胡小威 李鹃 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第3期827-830,共4页

传统的软件复杂性度量方法主要是针对C/C++、Ada等语言开发的非Web应用。以面向对象的基于Struts框架的Web软件为研究对象,提出了适合于Web-Struts软件的3个方面的复杂性度量指标,并提出了一种基于带交叉算子人工鱼群和投影寻踪(PP)算法... 传统的软件复杂性度量方法主要是针对C/C++、Ada等语言开发的非Web应用。以面向对象的基于Struts框架的Web软件为研究对象,提出了适合于Web-Struts软件的3个方面的复杂性度量指标,并提出了一种基于带交叉算子人工鱼群和投影寻踪(PP)算法的Web应用软件复杂性度量方法。把Web软件多个复杂性度量指标综合成一维综合投影值,利用样本数据求解最佳投影方向,确定评价等级的综合投影值区间,根据测试样本综合投影值与区间值比较,获得综合评价结果。实例评价结果表明,所提方法具有较强的适用性和应用性。 展开更多

关键词 软件复杂性度量 面向对象 STRUTS框架 投影寻踪 交叉算子 人工鱼群算法

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基于改进ACFOA的图像一维OMP稀疏分解 被引量：1

8

作者 杨明 陈玲玲 尹忠科 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第4期208-211,272,共5页

针对二维图像稀疏分解运算复杂度高的问题,提出一种基于改进自适应混沌果蝇优化算法的图像一维正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)稀疏分解方法。算法首先将图像从二维空间转换到一维空间,然后对自适应混沌果蝇优化算法ACFOA... 针对二维图像稀疏分解运算复杂度高的问题,提出一种基于改进自适应混沌果蝇优化算法的图像一维正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)稀疏分解方法。算法首先将图像从二维空间转换到一维空间,然后对自适应混沌果蝇优化算法ACFOA(Adaptive Chaos Fruit Fly Optimisation Algorithm)的味道浓度判定值和混沌映射函数进行了改进,提高了算法的全局寻优性能,最后将改进后的ACFOA算法应用到图像一维OMP分解之中。实验结果表明,在相同实验条件下,图像一维OMP稀疏分解的速度是二维分解的1.12倍。 展开更多

关键词 图像稀疏分解 正交匹配追踪 自适应混沌果蝇优化算法 计算复杂度 全局最优

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基于改进K-shell算法的空中交通信息物理系统节点排序 被引量：2

9

作者 王兴隆 苗尚飞 +1 位作者 贺敏 刘明学 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2020年第10期1144-1149,共6页

为精确识别空中交通信息物理系统(cyber physical system,CPS)节点影响力,依据空中交通管理系统信息网络和物理网络的深度耦合关系,结合复杂网络理论,构建空中交通CPS,并对原有K-shell算法进行改进,重新定义了加权度指标。通过改进K-sh... 为精确识别空中交通信息物理系统(cyber physical system,CPS)节点影响力,依据空中交通管理系统信息网络和物理网络的深度耦合关系,结合复杂网络理论,构建空中交通CPS,并对原有K-shell算法进行改进,重新定义了加权度指标。通过改进K-shell算法分别对华东空中交通CPS信息网的管制席位与物理网的航路点影响力进行排序,同时与度、度中心性、介数中心性、接近中心性、特征向量中心性、K-shell等排序方法进行对比,证明了改进K-shell算法能够有效识别网络中节点的影响力,特别是对航路网这种无标度航空网络的节点影响力识别,改进K-shell算法计算结果比其他方法更为精确。最后,对空中交通CPS信息网与物理网的影响力进行分析,证明了信息网中影响力大的管制席位管理的扇区,所辖航路点影响力也偏大,因此应保护影响力大的节点,尽可能避免节点失效引发空中交通CPS网络大面积瘫痪,减少航班延误的发生。 展开更多

关键词 复杂网络 空中交通cpS 改进K-shell算法 节点影响力排序

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通过CWLS-DL优化St-OMP算法的盲信号重构 被引量：1

10

作者 郭凌飞 张林波 《应用科技》 CAS 2019年第3期40-45,50,共7页

针对稀疏成分分析理论的"两步法"中的源信号重构算法改进,提出一种由相关性加权最小二乘字典学习法与分段正交匹配追踪算法组合的算法,能够解决带权重信号误差的F-范数最小化问题,并通过增加单次迭代的原子数改变算法复杂度... 针对稀疏成分分析理论的"两步法"中的源信号重构算法改进,提出一种由相关性加权最小二乘字典学习法与分段正交匹配追踪算法组合的算法,能够解决带权重信号误差的F-范数最小化问题,并通过增加单次迭代的原子数改变算法复杂度。将此组合算法用于语音信号的盲源分离仿真实验,完成源信号重构。实验结果表明,用该组合算法重构的信号,能在保证提高重构精度的同时,与算法复杂度存在良好的折中。无噪声环境下该组合算法的性能为最佳,有噪声环境下可达到信号重构要求的最小信噪比约为17～18 dB。 展开更多

关键词 压缩感知 盲信号重构 信号重构精度 计算复杂度 稀疏成分分析 加权最小二乘 字典学习 正交匹配追踪算法

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基于CCBP算法的多普勒雷达生命信号检测 被引量：5

11

作者 屈乐乐 连申晓 《微波学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期69-73,共5页

多普勒雷达系统利用人体胸腔起伏引起的多普勒效应提取生命特征信号。在建立多普勒雷达人体微动信号模型的基础上,提出一种基于复连续基追踪（CCBP）算法的生命信号检测方法用于提取人体呼吸和心跳微动信号的频率。CCBP算法通过极坐标... 多普勒雷达系统利用人体胸腔起伏引起的多普勒效应提取生命特征信号。在建立多普勒雷达人体微动信号模型的基础上,提出一种基于复连续基追踪（CCBP）算法的生命信号检测方法用于提取人体呼吸和心跳微动信号的频率。CCBP算法通过极坐标插值和凸优化问题求解技术来提取生命信号信息,能够实现对能量较弱的心跳信号的频率准确估计。仿真实验结果验证了所提算法的有效性和准确性。 展开更多

关键词 多普勒雷达 生命信号 复连续基追踪(CCBP)算法 极坐标插值 凸优化

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