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检索条件"作者=陈仲仪"
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小波去噪后的跌落零件报警
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机械科学与技术 1999年 第5期18卷 792-794页
作者: 杨世才 陈仲仪 浙江大学 杭州310027
针对核电站中检测跌落零件误报警率高的问题,本文对带通滤波后的跌落零件冲击信号应用了基于统计特征的小波去噪方法,并给出了去噪后的跌落零件报警方法。实验表明,小波去噪有效地抑制了噪声干扰,使得小波消噪后的跌落零件冲击信号... 详细信息
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小波变换在反应堆跌落物质量估计中的应用研究
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机械工程学报 2000年 第10期36卷 1-4页
作者: 方力先 陈仲仪 浙江大学机械系 杭州310038
采用小波能量谱比值方法,对跌落物进行了质量估计。研究结果表明,该方法明显好于传统的频率比估计法,能较好地区分螺钉(5g)和螺母(12g),且在图表上也能较好地反应冲击能量的变化。小波能量比法为提高跌落物的质量估计精度提供了一... 详细信息
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新世纪五年来网络诗歌述评
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文艺争鸣 2006年 第4期 48-54页
作者: 陈仲仪 厦门城市大学中文系
一、良缘缔结后的“回生”20世纪末,有关“诗歌危机”“诗歌消亡”的挽歌不绝于耳,诗歌在怨声载道中苦苦挣扎。除了“宿敌’们一如既往抨击外,来自主流文化、影视文化的挤对,也是个中重要原因。大概是上帝不忍心这个曾经让人心的... 详细信息
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基于神经网络的松动部件监测系统小波质量估计方法研究
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原子能科学技术 2004年 第4期38卷 321-323页
作者: 方力先 楼永坚 倪益华 陈仲仪 杭州电子工业学院 浙江杭州310012 浙江大学机械系 浙江杭州310027
采用基于神经网络的小波质量估计方法对松动部件检测系统中小质量的螺钉 ( 5 g)、螺母 ( 1 2 g)和钢球 ( 4.5 g)进行了实验研究。结果表明 :该方法能较好地区分不同质量的螺钉。
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小波变换在核电站一回路松动件定位的应用研究
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核科学与工程 2001年 第1期21卷 50-53页
作者: 方力先 陈仲仪 浙江大学机械系 310028
松动件定位是核电站一回路松部动监测系统 (LPMS)中一个重要的内容 ,其中时延的精确计算是提高精度的关键。用连续小波变换方法确定碰撞信号的时间延迟 ,并用三角形定位方法进行了实验 ,结果表明小波变换对随机噪声有较好的抑制作用 ,... 详细信息
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非线性动力学理论在反应堆噪声分析中的应用研究
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核科学与工程 2001年 第1期21卷 86-89页
作者: 方力先 陈仲仪 浙江大学机械系 310028
利用非线性动力学理论 ,给出了反应堆噪声功率振荡的非线性特性的差别方法 ,并对实际信号进行了处理。结果表明热态模拟运行时 ,反应堆的功率振荡易发生Hopf分叉 ,圆周形吸引子是存在的 ,随机噪声会对维数产生较大的干扰 ,但基本未改变... 详细信息
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基于信号时频特征的神经网络报警方法
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核动力工程 1998年 第3期19卷 265-269页
作者: 毛汉领 黄振峰 陈仲仪 广西大学机械系 浙江大学机械系
针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题,提出了基于信号时频域二维特征的神经网络报警方法;用改进的BP算法对模拟跌落零件试验的结果进行了处理,表明该报警方法是可行的。
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基于信号时频特征对金属跌落零件的报警方法
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机械强度 1997年 第4期19卷 6-9,12页
作者: 毛汉领 黄振峰 陈仲仪 广西大学机械工程系 浙江大学机械工程系
针对核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题,提出了基于信号时频域二维特征的神经网络报警方法。用改进的BP算法对模拟跌落零件试验的结果进行了处理,表明该报警方法是可行的。
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对金属跌落零件报警的人工神经网络方法
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中国机械工程 1997年 第2期8卷 41-43页
作者: 毛汉领 李尚平 陈仲仪 广西大学机械工程系 南宁市530004 浙江大学机械工程学系 杭州市310037
针对在核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题,提出基于信号时频域二维特征的人工种经网络报警模型,并对人工种经网络的学习算法进行改进。在模拟跌落零件试验中应用,表明该报警方法是可行的。
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基于小波分析的多余物三维定位算法
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信号处理 1997年 第2期13卷 176-181,154页
作者: 杨春亭 陈仲仪 浙江大学
本文详细论述了基于小波变换立体匹配技术的多余物三维定位算法,提出以二进小波变换的系数作为匹配基元,匹配算法从匹配基元局部属性的相似性和全局匹配的相容性两个方面解决模糊匹配的问题。实验结果表明该算法稳定可靠,效果较好。
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