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TOPOLOGICAL CONDITIONS FOR FAULT DIAGNOSABILITY AT SUBNETWORK-LEVEL
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作者 黄东泉 叶风 杨祖樱 《Science China Mathematics》 SCIE 1992年第9期1117-1125,共9页
The fault analysis of analog circuits at subnetwork-level is confronted with two essentialcore problems: (ⅰ) Is it necessary that all the torn nodes are accessible? (ⅱ) Are there any topological conditions of subnet... The fault analysis of analog circuits at subnetwork-level is confronted with two essentialcore problems: (ⅰ) Is it necessary that all the torn nodes are accessible? (ⅱ) Are there any topological conditions of subnetwork which guarantee the fault at subnetwork-level to bediagnosed correctly? This paper answers the two problems in two theorems. The conditions are necessary and almost sufficient, and if all the torn nodes are accessible, the required topological conditions can be almost satisfied automatically. This is a special situation of our research on the distribution of the accessible nodes. 展开更多
关键词 FAULT at subnetwork-level DIAGNOSABILITY INDEPENDENT path.
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子网络级故障诊断中的误区分析 被引量:7
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作者 黄东泉 蔡金锭 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第8期75-77,共3页
目前国内外流行的应用自验证STC和互验证MTC来判定模拟电路子网络级故障的方法,面临着一个基础性核心问题:当解除撕裂端点必须全部可及的限制后,是否有误区存在?可及点分布应遵循什么规律?本文给出的定理回答了这些问题,并... 目前国内外流行的应用自验证STC和互验证MTC来判定模拟电路子网络级故障的方法,面临着一个基础性核心问题:当解除撕裂端点必须全部可及的限制后,是否有误区存在?可及点分布应遵循什么规律?本文给出的定理回答了这些问题,并论证了撕裂端点全部可及,仅是文中所研究的无误区的一个特例而已。 展开更多
关键词 子网络级故障 自验证 互验证 模拟电路 诊断
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间接可测端点可信性的拓扑条件和算法 被引量:2
3
作者 黄东泉 叶风 杨祖樱 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1989年第4期36-40,共5页
模拟电路子网络级故障诊断理论,面临着二个基础性核心问题:(1)撕裂端点是否要全部可及,(2)子网络级故障可诊断性的条件是什么?本文给出的定理回答了这些问题.
关键词 子网络 拓扑 故障诊断 模拟电路
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区间分析法在容差子网络级故障诊断中的应用 被引量:5
4
作者 蔡金锭 黄东泉 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1994年第3期45-49,共5页
研究含有容差的模拟电路故障诊断是工程实际遇到的问题,是故障诊断理论走向应用的关键一步,本文探讨应用区间分析的方法作为容差子网络级故障诊断的工具,以期引起这方面的研究.
关键词 区间分析法 子网络级故障 容差电路
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基于全卷积网络的红外图像非均匀性校正算法 被引量:8
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作者 牟新刚 崔健 周晓 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第1期21-27,共7页
针对红外成像系统在经过两点校正后,随时间漂移仍然会出现的非均匀性噪声,提出一种基于全卷积深度学习网络的红外图像非均匀性校正算法,使用子网络与主网络相结合的方式进行非均匀性校正。该算法设计了非均匀性等级估计子网络,将含有非... 针对红外成像系统在经过两点校正后,随时间漂移仍然会出现的非均匀性噪声,提出一种基于全卷积深度学习网络的红外图像非均匀性校正算法,使用子网络与主网络相结合的方式进行非均匀性校正。该算法设计了非均匀性等级估计子网络,将含有非均匀性噪声的红外图像输入子网络后,输出非均匀性等级估计图,并和待校正红外图像一并输入校正主网络。子网络生成的非均匀性等级估计图作为一个参数输入校正主网络,避免了网络只针对同一等级非均匀性产生过拟合。经过实验验证,该算法克服了传统的基于场景的算法所产生的边缘模糊问题,对条纹状非均匀性噪声校正效果较好,经过校正后的红外图像清晰度高、细节丰富、边缘清晰、图像质量良好。 展开更多
关键词 非均匀性等级估计子网络 红外图像 非均匀性校正 深度学习
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