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781.
对常规熟练曲线建模方法和支持向量机模型用于某型武器装备的批量生产经济性分析进行研究,着重分析了应用支持向量机进行批量生产经济性分析的具体形式以及方法特点,并给出了应用实例,结果令人满意。 相似文献
782.
基于EMD和SVM的滚动轴承故障诊断方法 总被引:2,自引:7,他引:2
将支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)、经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)方法和AR(Auto-Regressive,简称AR)模型相结合应用于滚动轴承故障诊断中。该方法首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,将其分解为多个内禀模态函数(IntrinsicModeFunction,简称IMF)之和,然后对每一个IMF分量建立AR模型,最后提取模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法在小样本情况下仍能准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类,从而实现了滚动轴承故障诊断的自动化。 相似文献
783.
784.
激光陀螺机械抖动偏频对等效转动矢量姿态计算的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了激光陀螺机械抖动偏频影响等效转动矢量姿态计算精度的机理。用双子样N次迭代算法推导了载体实际姿态角运动与机械抖动发生谐振时产生的姿态计算误差项,指出其误差作用机理与惯性导航比力方程计算中划摇误差的相似性。针对三轴激光陀螺共一个机械抖动轴和3个单轴激光陀螺构成惯性组合两种情况进行了讨论。根据对静态条件下惯性组合中激光陀螺采样信号的功率谱密度分析,指出当采样频率较低时,会产生与抖动有关的低频周期分量,与低频的载体姿态运动谐振将产生姿态计算误差,应尽量提高采样频率及等效转动矢量计算频率。 相似文献
785.
基于新型多分类支持向量算法的发动机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
层次支持向量机(H-SVM)比通常的"一对多" (1-V-R)和"一对一" (1-V-1)等多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度.提出一种基于H-SVM的航空发动机气路部件故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化能力强;同时,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定.仿真实验表明,基于H-SVM的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,能够对发动机气路部件的单一故障和复合故障进行快速诊断. 相似文献
786.
最小二乘支持向量回归机在可靠性分析中的应用(英文) 总被引:10,自引:4,他引:10
经典的响应面方法作为回归方法来模拟可靠性设计中的状态变量和基本变量之间的函数关系,用以解决直接数值模拟方法计算量大的问题。这类算法已经成功解决了一些隐式功能函数的可靠性分析问题,但它依据的"经验风险最小"原则影响了它的使用范围。基于"结构风险最小化"的支持向量回归机方法具有良好的小样本学习性能和泛化能立,比传统的回归方法具有优越性。但支持向量回归机方法对大样本的可靠性问题在时间和空间上开销巨大。为了克服这一不足,本文将最小二乘支持向量回归机引入到可靠性分析中。算例结果表明:基于最小二乘支持向量回归机的可靠性方法计算得到结果精度较高,在计算耗时上远小于支持向量回归机的可靠性方法,因此在工程应用上具有一定价值。 相似文献
787.
关系相似度计算在信息检索等领域有重要的应用.目前,关系相似度主要通过向量空间模型计算,但数据稀疏严重影响计算效果.为此提出以上下文模板表示特征,并通过对特征矩阵的奇异值分解降维消除噪声,冉通过向量余弦夹角计算关系相似度.实验表明,该算法比传统的向量空间模型算法在分类准确率方面有明显提高. 相似文献
788.
基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:2
针对航空发动机常见的传感器故障问题, 提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机, 并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测, 通过逻辑判断机制隔离故障传感器, 并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例, 验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率. 相似文献
789.
790.
针对驾驶舱话音记录器(CVR)中记录的舱音背景信息多而复杂、频率范围宽、非平稳等特点,通过对15种舱音信息进行傅里叶变换和小波包变换,依次提取其Mel倒谱系数(MFCC)和小波包分解系数(WPC),利用距离可分性判据对MFCC和WPC信息进行压缩融合,得到舱音信息特征向量。设计了面向不均衡样本的模糊支持向量机(FSVM),分别计算每种类别样本及其内每种舱音信息的2个隶属度,然后利用FSVM对舱音信号进行分类识别,解决了CVR信号含噪奇异样本和数目不均衡样本时识别性能较差的缺点,实验表明该方法明显优于常规支持向量机(SVM)和FSVM,分类识别率达到98.33%。 相似文献