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高志华

作品数：12 被引量：12H指数：3
供职机构：中国人民解放军海军工程大学电子工程学院计算机工程系更多>>
发文基金：国家自然科学基金中国人民解放军总装备部武器装备预先研究基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程交通运输工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 10篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 2篇文化科学
  • 1篇机械工程
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 7篇噪声源
  • 7篇声源
  • 6篇源识别
  • 6篇噪声源识别
  • 6篇声源识别
  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量数据...
  • 3篇数据描述
  • 3篇向量
  • 3篇径向基
  • 2篇数学
  • 2篇水下
  • 2篇水下航行
  • 2篇水下航行器
  • 2篇网络
  • 2篇离散数学
  • 2篇径向基函数
  • 2篇基函数

机构

  • 12篇中国人民解放...
  • 3篇空军工程大学

作者

  • 12篇高志华
  • 3篇李朝旭
  • 2篇章林柯
  • 2篇田立业
  • 1篇崔立林
  • 1篇毛荣富
  • 1篇何琳
  • 1篇刘忠
  • 1篇朱海潮
  • 1篇刘霞

传媒

  • 2篇计算机工程与...
  • 1篇系统工程理论...
  • 1篇南京大学学报...
  • 1篇振动与冲击
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇船海工程
  • 1篇计算机教育
  • 1篇大学教育
  • 1篇2008年全...

年份

  • 2篇2015
  • 1篇2013
  • 3篇2012
  • 1篇2011
  • 1篇2010
  • 1篇2009
  • 3篇2008
共 12 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于神经网络集成的声学故障识别被引量：1
2009年
提出一种基于神经网络集成的水下航行器声学故障识别方法。该方法把经单独训练的具有一定差异度的单个RBF神经网络加以集成,可提高分类器的泛化性能。实验证明该模型的有效性。
高志华贲可荣田立业崔立林
关键词：神经网络集成小样本
可增量学习的水下航行器噪声源识别中聚类算法研究
2010年
水下航行器的噪声源识别具有训练样本有限,存在偶发或突变噪声源等特点。本文针对这些特点,在具有增量学习能力的水下航行器的噪声源识别系统架构下,提出了一种参数自适应可调的基于密度的聚类算法。实验表明,该算法可以有效避免基于密度的聚类算法的参数敏感性对聚类结果的不良影响,在无监督情况下对水下航行器的机械噪声源样本进行有效聚类。通过该聚类算法标注后的样本可直接作为具有增量学习结构的分类器的训练样本,节省了时间和系统开销。
高志华贲可荣章林柯
关键词：噪声源识别聚类算法
基于多分类支持向量数据描述的噪声源识别研究被引量：3
2012年
提出了基于multi-SVDD(multi-support vector data description)的水下航行器噪声源识别方法,从而避免了传统噪声源识别方法无法识别突变噪声源的不足。利用功率谱特征提取方法处理采样到的机械振动噪声信号,将SVDD扩展到多类分类来识别多类噪声源。实验表明,该方法能够有效识别水下航行器的各类典型噪声源,并能及时发现突变噪声源。
高志华贲可荣
关键词：支持向量数据描述多类分类噪声源识别
一种基于SVDD的舰船机械特征选取新方法被引量：3
2008年
由于传统的特征选取方法大多都依赖于具体的故障类型,必须根据一类或多类故障产生的样本集训练进行特征选取,所以针对某种故障选取的特征对另一种故障状态不一定也能有较好的效果。SVDD(Support Vector Data De-scription)是基于正常样本的单值分类器,与其它分类器相比,它形成的最优分类面与具体的故障类型样本没有关系。利用这个原理,以海水泵为例提出了一种基于SVDD的特征选取新方法,通过对ROC(Rece iver Operating Characteristic)曲线的分析来完成舰船机械状态监测的特征选取工作,为了使选取的特征在复杂的舰船实际环境中也具有良好性能,还进行了特征的抗噪声鲁棒性研究。同时基于SVDD的特征选取方法还综合了分类的两种分类错误进行特征优化选取,可以更科学地为舰船机械状态监测选取较好的特征参数。
毛荣富朱海潮何琳高志华
关键词：特征选取SVDDROC曲线
离散数学课程内容及学习方法探讨被引量：3
2011年
讨论工程型人才培养的课程定位,通过阐述离散数学自编教材,介绍针对工程型计算机本科专业的课程内容取舍,探讨离散数学课程的学习方法,并进行了深入的思考。
高志华贲可荣刘霞
关键词：离散数学工程型教学改革
信息化人才培养与离散数学教学
2015年
为推进军队信息化人才的培养,结合离散数学课程的具体教学实践,从四个方面提出改革方案:编写特色教材以及与教材配套的解题指导书;采用课内统一教学、课外分流培养的教学模式;开展实践教学,培养学员自主学习能力;设计多样化的考核方式,全面考查学员的综合素质。
高志华贲可荣
关键词：离散数学教材建设教学案例实践教学
基于增量学习的RBF神经网络的噪声源识别
本文提出了一种用于水下航行器噪声源识别的RBF模糊神经网络模型.该模型采用PCM聚类算法并具有增量学习能力,网络输出节点在线可调,保证了网络具有较高的泛化能力和一定的学习新故障模式的能力.仿真结果表明,该模型是有效的.
高志华李朝旭田立业
关键词：径向基函数神经网络噪声源识别水下航行器
文献传递
一种基于直推置信的遗传优化概率神经网络被引量：1
2012年
提出一种基于直推置信机制的遗传优化概率神经网络用于水下航行器的机械噪声源识别.该网络模型采用遗传算法优化概率神经网络的结构,并且确定最优控制参数,在保证分类质量的同时提高了分类器的识别速度.分类器在输出端引入直推置信机制,突破了传统分类器不能有效拒识突变样本的局限,通过置信机制实现无突变噪声训练样本情况下的突变噪声的识别.实验结果表明,该网络模型具有良好的泛化性能、识别效果好,并且能有效识别突变噪声样本,是一种实用的水下航行器机械噪声源识别模型.
高志华贲可荣章林柯
关键词：噪声源识别概率神经网络遗传算法
基于多分类支持向量数据描述的噪声源识别研究
了基于multi-SVDD(multi-Support vector data description)的水下航行器噪声源识别的方法,避免了传统噪声源识别方法无法识别突变噪声源的不足.利用功率谱特征提取方法处理采样到的机...
高志华贲可荣
多人多出非仿射系统的径向基网络逆控制方法被引量：1
2013年
针对多入多出非仿射非线性系统,提出了一种径向基网络补偿逆模型误差的自适应控制方法.将难以求逆的非仿射项分解为可逆部分和不可逆部分,可逆部分作为理想逆来近似系统的直接逆,逆模型误差用径向基网络的自适应控制信号补偿,网络权值利用不可逆部分非仿射信息更新,应用均值理论和Lyapunov函数证明了自适应控制律的稳定性.仿真结果验证了该方法的有效性.
李朝旭刘忠高志华
关键词：非仿射系统多入多出径向基网络自适应控制
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