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目錄：
1、礦物質電纜yttw因此
2、礦物質電纜YTTW為了進一步闡明提取的特征映射與液位檢測之間的關系
3、礦物質電纜yttw為了保證PBT終端可靠
4、電纜yttw首先
5、礦物質電纜yttw由于蘭姆波信號的色散和多模態特性
6、電纜yttw在低液位時
7、電纜YTTW對于液位檢測的準確性
　　在當前迭代次數下,訓練準確率為92.8。DBN通過對底層信號的一層一層的貪婪學習,形成更加抽象的高層表示,電纜yttw其無監督的自學習過程可以避免傳統特征融合所需的專家經驗,實現智能檢測。針對瓷套高壓電纜終端液位在線檢測存在的問題,提出了一種基于DBN的超聲波蘭姆波檢測方法。
　　

礦物質電纜yttw因此

　　因此,電纜yttw我們采用中心頻率為218kHz的10峰正弦信號作為激勵信號。將150個不同液位的樣品按液位由低到高依次處理,提取每個樣品的特征值。反向微調是利用標記數據對網絡模型參數進行微調。深度學習網絡作為一種非線性多分類器,礦物質電纜yttw可以通過參數化模型獲得特征輸入與目標輸出之間的映射關系。
　　

礦物質電纜YTTW為了進一步闡明提取的特征映射與液位檢測之間的關系

　　為了進一步明確提取的特征映射與液位檢測的關系,電纜YTTW針對智能檢測中瓷套液位非定常超聲蘭姆波特征較為全面的評價問題,本文引入深度信念網絡作為多特征融合模型,礦物質電纜YTTW本文提出了一種基于STFT和DBN超聲蘭姆波的瓷套液位智能檢測方法,實現了瓷套高壓電纜終端液位的檢測。對FFT變換后的信號,得到有效值、峰間值、峰度和波形因子等4個統計特征。顧青利用主成分分析和BP神經網絡對油氣管道內部缺陷進行分類識別。劉瑾等從母小波的選擇和小波系數的非線性處理等角度分析了小波分析在超聲信號去噪中的應用,礦物質電纜YTTW并給出了不同條件下母小波層數的選擇和小波分解的參考。在0~1400mm不同高度,礦物質電纜yttw每100mm采集10次信號,礦物質電纜YTTW共采集信號樣品150個。
　　

礦物質電纜yttw為了保證PBT終端可靠

　　為了保證PBT終端的可靠安全運行,無損無損檢測技術已成為PBT終端液位檢測的迫切需要。在DBN訓練過程中,通過多層非線性映射,可以建立超聲蘭姆波信號特征輸入與瓷套液位之間的參數化模型。
　　

電纜yttw首先

　　首先,礦物質電纜YTTW通過STFT算法得到信號的分段時頻表示,提取超聲蘭姆信號的局部時頻特征,然后將提取的特征作為DBN的OUTPUT。由三個RBMS疊加的DBN模型如圖3所示。
　　

礦物質電纜yttw由于蘭姆波信號的色散和多模態特性

　　由于蘭姆波信號的色散和多模態特性,電纜yttw需要進一步的信號處理來獲得更直觀的檢測特征。吳健等人綜合考慮影響光伏發電的各種因素,提出了一種基于深度置信度網絡的光伏發電預測模型。在沒有分割的情況下,提取的有效值特征如圖5所示。
　　

電纜yttw在低液位時

　　在低液位時,特征值與液位成反比,電纜yttw在高液位時,電纜YTTW特征值與液位成正比。單個值對應兩個不同高度的液位,電纜YTTW不利于液位的有效識別。
　　

電纜YTTW對于液位檢測的準確性

　　為了液位檢測的準確性,下一步將重點研究深度學習網絡的回歸應用。任歡望提取環境中土壤的腐蝕特征,電纜yttw利用BP網絡對埋地管道的腐蝕狀態進行評價,利用遺傳算法對網絡參數進行優化。將STFT變換后提取的特征值作為網絡輸入,礦用電纜根據液位高度將樣本分為15類。網絡輸出為15類1-hot編碼。同時注意到損失函數值仍處于下降狀態,電纜YTTW誤差可以繼續減小。通過STFT變換,礦物質電纜yttw可以得到超聲蘭姆波信號在瓷套內傳播的一系列局部時頻特性。

常規超聲只能通過層層檢測的方法確定瓷套內液位的高度范圍。超聲波蘭姆波標志可以為瓷套液位檢測提供趨勢判斷,而定量檢測需要進一步獲得特征與液位之間的映射關系。