韩晓红
- 作品数：36 被引量：71H指数：4
- 供职机构：太原理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金山西省青年科技研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信机械工程电气工程更多>>
- 基于GSA的ELM电能质量扰动识别方法研究
- 2015年
- ELM是一个单隐层神经网络,具有良好的泛化和快速学习能力,该算法只需用户调整隐含层节点个数,但该参数的选择直接影响了ELM的性能。文章提出一种新的优化方案,该方案使用GSA优化输入特征子集和隐含层节点数以提高ELM的性能,实验结果表明:该方法在识别电能质量扰动方面更快、更准确。
- 李斌韩晓红
- 关键词：GSAELM小波变换极限学习机
- 混合动力液压挖掘机主被动复合控制系统
- 本发明公开了一种混合动力液压挖掘机主被动复合控制系统，其控制回路包括A液压泵、B液压泵、C液压泵、动臂缸控制阀组、斗杆缸控制阀组、铲斗控制阀、回转控制阀、回转马达控制阀组、序号依次为Ⅰ到Ⅶ的第Ⅰ-第Ⅶ两位两通阀、第Ⅰ和第...
- 权龙郝惠敏熊晓燕程珩韩晓红
- 文献传递
- 一种基于词缀的用于对未知词进行语义分类的方法
- 本发明公开了一种基于词缀的用于对未知词进行语义分类的方法，包括以下步骤：对于用户输入的任一未知词，针对其词根，在字典中查找与其具有相同词的词作为该未知词的相似词，针对相似词模块中的未知词的相似词和该未知词，将他们的相同部...
- 强彦韩晓红路景贵赵涓涓裴博刘涛
- 文献传递
- 基于BGSA和ELM的垃圾邮件检测
- 2015年
- 提出了一种新的垃圾邮件检测方法。该方法采用二进制万有引力搜索算法(Binary Gravitational Search Algorithm,BGSA)提取关键特征,使用极限学习机(Extreme Learning Machines,ELM)作为分类器进行垃圾邮件分类。收集了2014年6 000封电子邮件,比较BGSA与其他启发式优化算法,结果表明BGSA的分类性能优于GA(Genetic Algorithm)和BPOA(Binary Particle Optimization Algorithm)。
- 李斌韩晓红
- 关键词：垃圾邮件检测特征提取
- 一种用于齿轮齿廓曲线重构的数据拟合方法
- 本发明一种用于齿轮齿廓曲线重构的数据拟合方法，属于数据拟合技术领域，尤其涉及对齿轮齿廓曲线的拟合；该方法的步骤为：1、首先采用INFINITE的PC-DIMS系统的接触测量方法按照测量规划路线进行逐点采集，取得被测路线的...
- 韩晓红兰媛权龙
- 文献传递
- 一种颈部淋巴结超声图像特征选择方法
- 本发明一种颈部淋巴结超声图像特征选择方法，涉及图像处理技术领域；所要解决的技术问题为避免利用遗传算法和离散粒子群算法进行颈部淋巴结超声图像特征选择容易陷入局部极值的问题；采用的技术方案为：第一步、采集并提取颈部淋巴结图像...
- 韩晓红兰媛权龙
- 文献传递
- 一种基于自适应相似性的特征选择学习方法
- 本发明涉及多视图特征选择领域，一种基于自适应相似性的特征选择学习方法，为解决传统特征选择方法忽略视图内部特征的相关性及不同视图之间的特征关联性问题，提出了一种基于自适应相似性的特征选择学习方法，该方法在特征选择时首先考虑...
- 韩晓红刘欣宇宋可
- 一种特钢棒材表面缺陷多级联合检测方法及系统
- 本发明提供一种特钢棒材表面缺陷多级联合检测方法及系统，属于智能检测领域，所述特钢棒材表面缺陷多级联合检测方法包括：采集待测棒材在当前检测状态参数下的当前帧表面图像，保证棒材缺陷检测的实时性，再根据第一检测网络，判断当前帧...
- 熊晓燕乔葳兰媛王晖董会杰韩晓红黄家海刘智飞
- 文献传递
- 一种颈部淋巴结超声图像特征选择方法
- 本发明一种颈部淋巴结超声图像特征选择方法，涉及图像处理技术领域；所要解决的技术问题为避免利用遗传算法和离散粒子群算法进行颈部淋巴结超声图像特征选择容易陷入局部极值的问题；采用的技术方案为：第一步、采集并提取颈部淋巴结图像...
- 韩晓红兰媛权龙
- 文献传递
- 基于相空间重构的匹配追踪混沌信号去噪
- 2011年
- 基于混沌信号和噪声在相空间轨道的动力和几何特性,提出一种相空间重构的匹配追踪混沌去噪方法。该方法利用相空间重构产生与混沌信号微分同胚的相空间集,采用匹配追踪方法将信号分解为匹配信号结构的时频原子的线性和,达到无损去噪的目的。对Lorenz混沌系统模拟试验表明,该方法具有良好的去噪效果和计算收敛性。应用该方法于混沌相关光时域定位仪实际探测信号的测试,降低互相关旁瓣平均水平9.539 4。
- 韩晓红常晓明
- 关键词：相空间重构混沌信号去噪
