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同名作者【曹保锋】论文列表

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核科学与工程

小波包分形在远区核爆电磁脉冲识别中的应用

张震川 ¹曹保锋 ^1,*李鹏 ¹殷昊 ¹武慧春 ²

作者单位

摘要

¹ 国民核生化灾害防护国家重点实验室, 北京 102205

² 浙江大学物理学系, 杭州 310058

针对远区核爆电磁脉冲(NEMP)和闪电电磁脉冲(LEMP)的识别率不能满足实际需求的问题，提出了一种基于小波包分形技术的识别方法。首先，对实测的NEMP和LEMP做插值、归一化等预处理；然后，基于小波包理论对预处理后的信号进行2层小波包分解，并利用小波包系数重构信号的分形维数，组成信号的特征向量；最后，采用最小二乘支持向量机(LSSVM)作为分类器，利用五折交叉验证法选取最优的模型参数，将特征向量输入分类器中进行训练后获得测试结果。实验结果表明，小波包分形方法在NEMP和LEMP的识别上效果显著，平均识别率达到99%以上，具有较高的应用价值。

核爆电磁脉冲闪电电磁脉冲小波包分形最小二乘支持向量机识别 nuclear electromagnetic pulse lightning electromagnetic pulse wavelet fractal least squares support vector machine recognition

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强激光与粒子束

2022, 34(6): 066002

核科学与工程

基于HHT与LSSVM的远区核爆电磁脉冲识别

张震川曹保锋 ^*李鹏

作者单位

摘要

国民核生化灾害防护国家重点实验室，北京 102205

为实现远区核爆电磁脉冲（NEMP）和闪电电磁脉冲（LEMP）的有效识别，提出一种基于希尔伯特黄变换（HHT）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的识别算法。采用希尔伯特黄变换对远区NEMP和LEMP进行分析，利用两种信号的Hilbert谱在不同频带上分布的差异性，选择谱图中两个区域的能量占比作为信号的特征，选择LSSVM作为分类器进行分类识别。实验结果表明，采用能量占比特征可有效识别NEMP和LEMP，且综合识别率可达到98.59%。

核爆电磁脉冲闪电电磁脉冲希尔伯特黄变换最小二乘支持向量机识别 nuclear electromagnetic pulse lightning electromagnetic pulse Hilbert-Huang transform least squares support vector machine recognition

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强激光与粒子束

2021, 33(7): 076003

基于AR模型与神经网络的核爆与闪电电磁脉冲信号识别

李鹏 ^*宋立军韩超郑毅 [ ... ]梁睿

作者单位

摘要

防化研究院, 北京 102205

对平稳随机信号功率谱估计的AR模型, 分别利用自相关函数法和Burg算法求该模型系数, 作为核爆炸和闪电电磁脉冲信号的特征值;采用BP神经网络作为分类器以及不同的隐含层数和隐含层节点数, 对核爆和闪电电磁脉冲实测数据进行识别研究。结果表明：AR参数模型法对两类信号特征值提取是非常有效的, 采用Burg算法来求AR模型参数, 其特征值提取效果优于自相关函数法。

AR模型核爆电磁脉冲闪电电磁脉冲 BP神经网络识别 auto-regression model nuclear electromagnetic pulse lightning electromagnetic pulse BP artificial neural networks recognition

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强激光与粒子束

2010, 22(12): 3052

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