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J-GLOBAL ID:201602283284729233   整理番号:16A0734085

可変電気の設備状態の信号抽出のためのアントコロニー最適化ウェーブレット閾値アルゴリズムを【JST・京大機械翻訳】

Extraction of Condition Signals of Electrical Plants by ACO Wavelet Threshold Estimation
著者 (5件):
資料名:
巻: 30  号: 12  ページ: 422-428  発行年: 2015年 
JST資料番号: C2502A  ISSN: 1000-6753  CODEN: DIJXE5  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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変電機器状態信号の迅速かつ効率的に抽出するに対して,低下した雑音除去信号の歪を,本論文では1つの電気の設備状態の信号雑音除去のためのアントコロニー最適化ウェーブレット閾値アルゴリズムを提案した。この方法は,最適閾値を計算するとき,SURE不偏推定に基づく最適閾値選択法を用いて,アントコロニー最適化を大域的最適化アルゴリズムを結合した自己適応探索最適閾値を,最適閾値が大幅に優速度最適化適応向上した。本論文では,その雑音除去効果を検証するためまだ標準ソフト閾値および勾配反復を最適化ウェーブレット閾値法を導入して、2種類の典型的な人工定常信号の局所放電シミュレーション信号,および部分放電の実測電力周波数信号に対して雑音除去を行い,結果は提案の方法が他の2つの方法の雑音除去効果よりもより優れることを示した。計算速度がより速く,良好な雑音除去効果と応用価値を有する。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】
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人工知能 

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