【摘 要】
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提出一种利用火焰图像处理和小波神经网络技术进行炉膛火焰燃烧的快速、准确识别和诊断方法;通过火焰图像处理系统获取燃烧图像,提取用于燃烧诊断的火焰图像特征参数;构造用于燃烧诊断的小波神经网络,采用最小二乘算法进行小波神经函数的选择;将提取的火焰图像特征参数作为小波神经网络的输入,通过训练和测试,进行火焰燃烧状态的预测.基于小波神经网络的图像处理和燃烧诊断方法具有准确、快速优点.
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院(长春) 吉林省电力研究院(长春)
【出 处】
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中国仪器仪表学会第六届青年学术会议
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提出一种利用火焰图像处理和小波神经网络技术进行炉膛火焰燃烧的快速、准确识别和诊断方法;通过火焰图像处理系统获取燃烧图像,提取用于燃烧诊断的火焰图像特征参数;构造用于燃烧诊断的小波神经网络,采用最小二乘算法进行小波神经函数的选择;将提取的火焰图像特征参数作为小波神经网络的输入,通过训练和测试,进行火焰燃烧状态的预测.基于小波神经网络的图像处理和燃烧诊断方法具有准确、快速优点.
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