TY - JOUR A2 - 宋，Houbing AU - 郎，贤明AU - 胡志勇AU - 李，平AU - 李，严AU - 曹，江涛AU - 仁，香港PY - 2018 DA - 2018年8月16日TI -6934825 VL - - 2018 AB - 小波包分析和坚定信念网络与ICR SP管道泄漏光圈基于识别的泄漏孔的不容易识别，当石油管道有小的泄漏。为了解决这个问题，提出了一种基于小波包分析（WPA）的泄漏孔识别方法和深信念网络（DBN）具有独立成分回归（ICR）。WPA被用于去除在所述超声波信号的收集的声音速度的噪声。接着，超声波信号的去噪声速被输入进深信念网络具有独立成分回归（ d 乙 ñ 一世 C [R ），以识别不同的泄漏孔。因为DBN与梯度导致局部最优和慢学习率的权重的最优化，ICR用于代替在常规DBN梯度微调方法用于提高分级精度，和Lyapunov函数被构造成证明的收敛 d 乙 ñ 一世 C [R 学习过程。通过分析不同的泄漏孔的获取到的超声波的声速，结果表明，所提出的方法可以快速，有效地识别不同的泄漏孔。SN - 1530-8669 UR - https://doi.org/10.1155/2018/6934825 DO - 10.1155 /六百九十三万四千八百二十五分之二千○一十八JF - 无线通信和移动计算PB - Hindawi出版KW - ER -