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[学位论文] 作者：黄沁元,
来源：电子科技大学 年份：2018
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[期刊论文] 作者：黄沁元,
来源：教育教学论坛 年份：2022
为顺应AI时代对人才培养提出的新要求，电气工程及其自动化专业应着力开展教学改革。课程体系建设是专业发展的根基，因此其始终是教学改革的重点和难点。为此，分析电气类本科课程体系在AI时代发展下存在的问题，进而以成果导向教育的理念为指引，探索电气工程及其自动化......
[期刊论文] 作者：刘鑫,黄沁元,宋弘,冉茂霞,李强,
来源：四川轻化工大学学报:自然科学版 年份：2020
针对磁瓦内部缺陷声振检测中的信号处理问题,提出一种结合群分解(swarm decomposition,SWD)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和随机森林(random forests,RF...
[期刊论文] 作者：黄沁元,冉茂霞,刘鑫,李强,吴浩,
来源：四川轻化工大学学报:自然科学版 年份：2020
变分模态分解的信号处理能力依赖于多个预设参数的正确选择。在确定最优参数时,目标函数适应信号特点的单一性以及优化过程带来的过多耗时成为了应用变分模态分解的障碍。为...
[期刊论文] 作者：赵越, 殷鸣, 黄沁元, 殷国富, 谢罗峰,,
来源：中国测试 年份：2015
针对工业生产中提高磁瓦内部缺陷检测效率、降低误检率和漏检率的实际需求,提出一种小波包变换(wavelet packet transform,WPT)结合人工神经网络(artificial neural network,...
[期刊论文] 作者：黄沁元, 殷鹰, 赵越, 赵秀粉, 殷国富,,
来源：无损检测 年份：2014
为解决磁瓦内部缺陷较难检测的问题,提出一种模糊聚类双谱分析方法用于其内部缺陷的无损检测。该方法以磁瓦在受到撞击时产生的声振信号作为研究对象,利用双谱分析发现内部缺...
[期刊论文] 作者：冉茂霞,黄沁元,刘鑫,宋弘,吴浩,
来源：浙江大学学报:工学版 年份：2020
针对磁瓦内部缺陷声振检测存在的信号处理和特征识别问题,提出结合变分模态分解(VMD)、粒子群优化(PSO)和随机森林(RF)的信号分析方法.该方法以模态能量和相邻模态中心频率差...
[期刊论文] 作者：黄沁元,殷鹰,赵越,赵秀粉,殷国富,,
来源：四川大学学报(工程科学版) 年份：2014
针对目前磁瓦内部缺陷采用人工音频识别存在的问题,使用双谱分析已知内部缺陷情况的磁瓦在跌落撞击试验中产生的音频信号,其结果表明内部缺陷会影响双谱的峰值分布。根据这个...
[期刊论文] 作者：谢罗峰, 徐慧宁, 黄沁元, 赵越, 殷国富,,
来源：浙江大学学报(工学版) 年份：2017
提出结合双树复小波包变换（DTCWPT）、邻域成分分析法（NCA）、最小二乘支持向量机（LSSVM）的磁瓦内部缺陷检测方法.通过双树复小波包将采集的声音信号分解为6层,得到64个不同频带的子......
[期刊论文] 作者：黄沁元,谢罗峰,殷国富,冉茂霞,刘鑫,
来源：振动与冲击 年份：2020
在磁瓦内部缺陷声振检测中,具备可预设尺度和自适应能力的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)在处理相关声振信号时具有明显优势。然而VMD的参数选择范围广且...
[期刊论文] 作者：刘鑫,黄沁元,李强,冉茂霞,周颖,杨天,,
来源：计算机科学 年份：2021
磁瓦作为永磁电机中的关键部件,其产品质量易受到内部缺陷的影响而下降。然而传统的声振检测手段在面对快速、精准的检测需求下已暴露出一些低效率的问题,因此开发一种针对磁瓦内部缺陷的高效智能化检测方法具有重要的现实意义。文中结合深度学习的优势,提出了......
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