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智能探测与应用团队在管道微小泄漏检测研究中取得新进展
首先，利用熵混叠算法确定变分模态分解的最佳分解层数和最佳本征模态函数，以提升与泄漏相关的信息。然后，应用三种粗粒度尺度来提取有效的鲁棒特征，其中粗粒度尺度是根据多链路并行的特征增强...
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智能探测与应用团队在管道微小泄漏检测研究中取得新进展
首先，利用熵混叠算法确定变分模态分解的最佳分解层数和最佳本征模态函数，以提升与泄漏相关的信息。然后，应用三种粗粒度尺度来提取有效的鲁棒特征，其中粗粒度尺度是根据多链路并行的特征增强...
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基于经验模态分解和优化 BiLSTM 的短期负荷预测
首先采用 EMD 处理非线性负荷数据,将原始负荷数据分解为多个不同尺度的本征模态函数(IMF),引入反向学习策略和 Levy 飞行策略分别改进麻雀搜索算法(SSA)的收敛速度慢和容易陷入局...
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化学化工学院龙亿涛教授团队在纳米孔道中的单分子特征离子指纹图谱研究进展
及该信号被经验模态分解(EEMD)后获得的本征模态函数(IMF)；(B)经希尔伯特-黄瞬时频率分析变换后的单分子特征离子频率...
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噪声与振动控制
通过最优参数组合下的VMD对信号进行分解，可以获得多个本征模态分量( Intrinsic Mode Function，IMF )，选择适应度函数最小IMF分量作为有效IMF分量进行包络解调，从中提取轴承信...
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国防科技大学学报
模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进...
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