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郁可
作品数:
15
被引量:70
H指数:4
供职机构:
武汉工业大学
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
电子电信
理学
机械工程
医药卫生
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合作作者
张永胜
武汉理工大学
姜德生
洛阳工业高专计算机系
吴锡琪
武汉工业大学计算机科学与技术学...
郁阿丽
济南市中心医院
周延
山东大学
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红外光谱
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武汉工业大学
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武汉理工大学
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山东大学
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洛阳工业高等...
作者
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郁可
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姜德生
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张永胜
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数据采集与处...
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生物物理学报
1篇
武汉工业大学...
1篇
洛阳理工学院...
1篇
设计艺术研究
年份
8篇
1999
7篇
1998
共
15
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子波神经网络在光谱数据压缩与分类中的应用
被引量:1
1998年
利用子波神经网络并适当选取网络结构和子波基,实现了对化学物质红外光谱数据的压缩表达和分类,取得了令人满意的效果。
郁可
张永胜
姜德生
关键词:
子波神经网络
红外光谱
数据压缩
人工神经网络在光纤智能材料与结构损伤估计中的应用研究
1998年
以光纤智能材料与结构中的损伤估计为目的,根据光纤阵列传感信号处理的需要探索了人工神经网络处理信号的原理与结构,给出了BP网的仿真结果。
张永胜
郁可
关键词:
神经网络
智能材料与结构
光纤传感阵列用于智能复合材料状态监测的研究
被引量:2
1999年
以光纤智能材料与结构中的损伤估计为目的,提出了一种新颖的、利用多模光纤缠绕尼龙筋式的传感器,由这种传感器组成的传感阵列可以对智能材料与结构的受力、应变等参量进行检测,并采用OTDR 技术实时处理其输出的并行分布式传感信号,给出了测试数据、识别结果。在复合材料构件上的初步实验表明此系统能够对结构的状态进行在线监测和估计,在航空航天、船舶工业和土木建筑等领域有着潜在的实用价值。
舒云星
张永胜
郁可
关键词:
智能复合材料
基于人工神经网络的光纤智能材料与结构的损伤估计
被引量:2
1998年
以光纤智能材料与结构中的损伤估计为目的,根据光纤阵列传感信号处理的需要探索了人工神经网络处理信号的原理与结构,给出了BP网与Kohonen网的仿真结果。
张永肚
吴锡琪
吴锡琪
郁可
关键词:
人工神经网络
缠绕式光纤传感阵列及其信号的神经网络处理
被引量:1
1999年
提出了一种新颖的,利用多模光纤缠绕钢绳式传感阵列网络,对智能材料与结构的受力、应变等状态参量进行监测和估计,并采用人工神经网络实时处理并行分布式传感信号,给出了Kohonen网的仿真结果。
姜德生
郁可
张永胜
关键词:
光纤传感器
神经网络
缠绕式
信号处理
智能材料与结构中的缠绕式光纤传感阵列及其神经网络处理
被引量:6
1999年
提出了一种新颖的,利用多模光纤缠绕钢绳式传感阵列网络,对智能材料与结构的受力,应变等状态参量进行监测和估计,并采用人工神经网络实时处理并行分布式传感信号。
姜德生
舒云星
郁可
张永胜
关键词:
光纤传感器
智能材料与结构
神经网络
子波神经网络在脑电信号数据压缩表征与棘波识别中的应 …
被引量:1
1999年
本文在对子波神经网络及其算法研究的基础上,提出了一种对脑电信号压缩表征和痫样脑电棘皮识别的新方法。实验结果显示,子波网络在大量压缩数据的同时,能够较好的恢复原有信号。另外,在脑电信号的时频谱等高线图上,得到了易于自动识别的棘波和棘慢性复合波特征说明此方法在电生理信号处理和时频分析方面有着光明的应用前景。
郁阿丽
郁可
关键词:
子波神经网络
脑电图
数据压缩
信号处理
癫痫
小波神经网络在脑电信号数据压缩与棘波识别中的应用
被引量:3
1998年
介绍了一种新的神经网络模型———小波神经网络,利用它并适当调节网络、小波基参数,实现了对脑电信号的压缩表达,较好的恢复了原有信号。另外,在其算法研究的基础上,提出了适应于非稳态和非线性信号处理的时频分析新方法。在脑电信号的时频谱等高线图上,得到了易于自动识别的棘波和棘慢复合波特征,与传统的短时傅立叶变换(STFT)和Wigner分布相比,此方法有更高的分辨率和自适应性,而且其时频能量分布没有交叉项干扰。
郁可
郁阿丽
张永胜
关键词:
小波神经网络
脑电图
数据压缩
信号处理
癫痫
用相位掩模法制作光纤光栅的技术
被引量:21
1999年
准分子激光照射相位掩模后,在近场形成周期的条纹分布,利用近场光强对光敏光纤进行曝光,可以在纤芯中写人光栅。对光纤光栅折射率分布进行合理假设,运用耦合模理论计算了光纤光栅的反射率,对其反射率与相关参数的关系进行了讨论,并且分析了用相位掩模技术制造光纤光栅的影响因素,得出要获得窄带宽高反射率光栅需有适当的折射率调制和大的光纤光栅长度的结论。另外还导出了掩模板后表面的近场光强分布和光纤光栅的周期公式。
张永胜
郁可
姜德生
姜德生
关键词:
光纤光栅
耦合模理论
相位掩模
脑电信号数据压缩及棘波识别的小波神经网络方法
被引量:1
1998年
本文在对小波神经网络及其算法研究的基础上,提出了一种对脑电信号压缩表达和痫样脑电棘波识别的新方法。实验结果显示,小波网络在大量压缩数据的同时,能够较好的恢复原有信号,另外,在脑电信号的时频谱等高线图上,得到了易于自动识别的棘波和棘慢复合波特征,说明此方法在电生理信号处理和时频分析方面有着光明的应用前景。
张永胜
郁阿丽
郁可
关键词:
小波神经网络
脑电图
数据压缩
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