Детальная информация

Алгоритм обнаружения аномального состояния дамбы на основе вейвлет-преобразования и одноклассовой классификации одномерных сигналов [Электронный ресурс] = An algorithm for detecting abnormal dike state based on wavelet transform and one-class classification of one-dimensional signals / А. П. Козионов [и др.]. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 472 Кб) // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета = St. Petersburg state polytechnical university journal. Computer science. Telecommunications and control systems. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление: научное издание. – Санкт-Петербург, 2015. – № 4 (224) [Электронный ресурс]. — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый файл. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/8700.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.5862/JCSTCS.224.6>.

Дата создания записи: 19.01.2016

Тематика: Строительство; Гидротехническое строительство. Гидротехника; дамбы; аномалии; обнаружение аномалий; мониторинг состояния дамб; нейронные облака; интеллектуальная обработка сигналов; вейвлет-преобразование; одноклассовая классификация; одномерные сигналы

УДК: 626/627

ББК: 38.77

Коллекции: Общая коллекция

Ссылки: DOI

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (0,5 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Мониторинг состояния земляных дамб – важная и актуальная задача. Одним из ключевых составляющих системы мониторинга состояния дамб являются алгоритмы обнаружения аномального поведения дамб. Обнаружение аномального поведения дамбы производится методом одноклассовой классификации "нейронные облака". Применение вейвлет-преобразования позволяет обнаружить аномальное поведение дамб, скрытое в частотно-временных свойствах сигнала.

Dike conditions monitoring is a challenging task. Algorithms for dike anomaly detection are one of the key components of a dike condition monitoring system. Detection of abnormal dike behaviour is done by applying a ‘neural clouds’ one-class classification method. The application of a wavelet transform can detect abnormal dike behaviour hidden in the time-frequency signal properties.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 418
За последние 30 дней: 11
Подробная статистика