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基于支持向量机的航空发动机整机振动故障诊断技术研究 总被引:3,自引:1,他引:2
支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的一种新型机器学习方法,由于它出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。针对某型航空发动机整机振动过大的现象,提出了一种基于支持向量机(SVM)的整机振动故障诊断方法。首先介绍了SVM理论,然后根据SVM学习方法的结构风险最小化原则,对某型航空发动机已知的整机振动故障模式数据进行了训练和预测,并建立了基于SVM的航空发动机整机振动故障诊断模型。最后通过对已有故障模式进行诊断预测,证明该方法在航空发动机整机振动故障诊断方面具有良好效果。 相似文献
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杨波 《南京航空航天大学学报(英文版)》2009,26(4):306-312
目前已提出的一些基于支持向量机的维数约减方法,但其投影矩阵的获得仅考虑支持向量机的类间间隔,而忽略了数据中的类内信息。本文首次提出了一种基于支持向量机和线性判别分析的维数约减方法,称之为DRSL。DRSL实现了类问和类内信息的有效组合,能有效拟合数据中类间和类内结构,使得所获投影矩阵能够提高后续分类器的推广能力。实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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基于支持向量机和蚁群算法的空间目标分类 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了基于支持向量机的空间目标分类中核参数和误差惩罚因子的选择问题.将蚁群算法与支持向量机相结合,提出了一种自动优选支持向量机模型参数的方法,克服了以往反复试验以确定其参数的缺点.采用所提出的方法,分类正确率迭90%左右,验证了该方法的有效性. 相似文献
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支持向量机用于液体火箭发动机的故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种基于机器学习的模式分类算法,其在解决小样本、非线性及高维模式识别等问题中都表现出许多特有的优势。用SVM对液体火箭发动机的故障数据进行检测和诊断。通过对发动机仿真模型的9种故障数据的学习,能检测出18组故障数据中的17组,但有4组出现误报,对误报故障进行二次学习和再检测,能对这4种故障正确检测。经过对C75试车4种故障数据的学习,能正确检测其故障类型,进一步验证了该方法的正确性和可行性。 相似文献
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树形结构SVMs多类分类的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了SVM方法原理,为了将SVM在解决两类分类问题中的优越性推广至解决多类分类问题,分析构建树方法与SVM结合运用来提高SVM在进行多类分类时的训练效率的方法, 然后构造文本自动分类,实验说明该方法有较高的训练效率,并且所需的训练样本量大大降低。 相似文献
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结合航空弹药训练消耗的特点,研究邻域粗糙集(Neighborhood rough sets,NRS)与支持向量机(Support vector machines,SVM)融合的航空弹药训练消耗预测问题。通过邻域粗糙集将5个初始影响因素约简为3个核心影响因素,并以此训练集对支持向量机进行回归优化。通过参数寻优得到最优的惩罚参数和核参数,进而构建NRS-SVM组合预测模型来预测航空弹药消耗。实证研究表明,该模型预测结果与实际数据吻合度较高,且与其他预测模型相比具有更好的预测性能。 相似文献
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疲劳是导致民机复合材料结构目视检查差错的重要诱因,疲劳检测对于减少人的差错,保障飞行安全具有重要意义。对基于眼动行为的疲劳度量与检测方法进行了研究,建立了民机复合材料结构目视检查实验场景,利用Tobii眼动仪提取了正常状态和疲劳状态下的目视检查眼动数据,分析了瞳孔直径、平均注视时间、平均注视频率、平均眼跳时间、平均眼跳频率、注视热点与轨迹和扫视速度等眼动行为与疲劳的关系,进而提取了能表征疲劳的瞳孔直径、平均注视时间和扫视速度3种眼动指标,以该指标构建特征向量,利用支持向量机(SVM)方法构建了目视检查疲劳检测模型。研究发现疲劳状态下的目视检查平均注视时间更长,扫视速度更慢、瞳孔直径减小,右瞳孔减小程度更大,核函数为径向基函数和高斯函数的SVM方法对疲劳的检测效果好。研究结果表明,利用SVM方法训练由瞳孔直径、平均注视时间和扫视速度构成的眼动特征向量能有效检测目视检查中的疲劳状态。 相似文献
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为了保证飞机的飞行安全,必须对飞机空中结冰的严重程度作出较准确的判断。针对飞机空中结冰状况的复杂性,提出将支持向量机与二分法相结合的飞机空中结冰严重程度识别的算法模型。仿真结果表明,虽然该训练样本较少且为多参量分类识别,但是由于建立了多支持向量机且采用二分法的概率抉择能找到最佳的建立支持向量机的分类方式,所以找到了最佳的分类方式,提高了分类准确率,而且可以较准确地识别飞机空中结冰的严重程度。可见该方法可以在训练样本较少的情况下对飞机空中结冰严重程度作出较好的识别效果。 相似文献
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