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针对电子系统缓变故障的预测问题,提出一种自适应相关向量机(RVM, Relevance Vector Machine)方法.首先,对反映电子系统性能的参数序列进行相空间重构,建立RVM的输入输出对应关系;然后,将嵌入维数和核函数参数作为人工鱼位置,取留一交叉验证(LOOCV, Leave-One-Out Cross-Validation)误差的相反数作为目标函数,利用人工鱼群算法(AFSA, Artificial Fish Swarm Algorithm)实现方法参数的自适应优化选择;最后,通过雷达发射机高压电源与多注速调管的故障预测实验验证了方法的性能.实验结果表明:该方法在预测精度和预测可靠性方面优于现有方法. 相似文献
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针对水下目标信号易受噪声影响、信噪分离难的问题,提出一种基于 LCD和 ICA分析相结合的水声信号降噪方法,给出了该方法在水声降噪领域中应用原理和方法步骤;并通过仿真信号,验证了该方法在水声信噪分离中的有效性。结果表明,采用文中所提的方法能够有效降低噪声干扰,提高目标检测的可靠性。 相似文献
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