![](/images/graphics-bg.png)
Pipeline Leak Aperture Recognition Based on Wavelet Packet Analysis and a Deep Belief Network with ICR
المؤلفون المشاركون
Li, Ping
Lang, Xianming
Hu, Zhiyong
Li, Yan
Cao, Jiangtao
Ren, Hong
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The leakage aperture cannot be easily identified, when an oil pipeline has small leaks.
To address this issue, a leak aperture recognition method based on wavelet packet analysis (WPA) and a deep belief network (DBN) with independent component regression (ICR) is proposed.
WPA is used to remove the noise in the collected sound velocity of the ultrasonic signal.
Next, the denoised sound velocity of the ultrasonic signal is input into the deep belief network with independent component regression (DBNICR) to recognize different leak apertures.
Because the optimization of the weights of the DBN with the gradient leads to a local optimum and a slow learning rate, ICR is used to replace the gradient fine-tuning method in conventional DBN for improving the classification accuracy, and a Lyapunov function is constructed to prove the convergence of the DBNICR learning process.
By analyzing the acquired ultrasonic sound velocity of different leak apertures, the results show that the proposed method can quickly and effectively identify different leakage apertures.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lang, Xianming& Hu, Zhiyong& Li, Ping& Li, Yan& Cao, Jiangtao& Ren, Hong. 2018. Pipeline Leak Aperture Recognition Based on Wavelet Packet Analysis and a Deep Belief Network with ICR. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216192
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lang, Xianming…[et al.]. Pipeline Leak Aperture Recognition Based on Wavelet Packet Analysis and a Deep Belief Network with ICR. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216192
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lang, Xianming& Hu, Zhiyong& Li, Ping& Li, Yan& Cao, Jiangtao& Ren, Hong. Pipeline Leak Aperture Recognition Based on Wavelet Packet Analysis and a Deep Belief Network with ICR. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216192
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1216192
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)