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摘 要:一种多融合特征回声状态网络的钢轨裂纹定量估计方法,该方法包括以下步骤:步骤1:获取钢轨裂纹金属磁记忆信号;步骤2:模拟金属磁记忆信号检测时的干扰环境;步骤3:提取金属磁记忆信号的慢特征;步骤4:提取金属磁记忆信号的VMD中心频率特征;步骤5:训练多特征融合的钢轨裂纹回声状态网络;步骤6:获得基于慢特征和VMD特征的多特征融合回声状态网络定量估计模型,将网络模型嵌入到上位机中,并实际应用。本发明为尽可能的提取表征钢轨裂纹信息特征,通过提取时序信号不变或慢变特征,表征数据的固有性质,并通过VMD算法自适应的、非递归的、准正交的对金属磁记忆信号进行分解,提取中心频率特征,增强训练模型的拟合能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110059673.4 | 专利名称: | 一种多融合特征回声状态网络的钢轨裂纹定量估计方法 |
申请日: | 2021-01-18 | 申请/专利权人 | 金陵科技学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江宁区弘景大道99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01N27/85搜分类 轨道交通搜索 |
公开/公告日: | 2021-05-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112858468A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |