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为提高航空电子部件模块级故障诊断精度,提出一种新的面向"软聚类"的局部多核学习(LMKL)-超限学习机(ELM)离线诊断方法。通过引入模糊C均值聚类对样本空间进行模糊划分,挖掘聚类内部多样性的同时,实现了对过学习的抑制;将模糊划分产生的隶属度信息融入LMKL-ELM的优化过程,运用基于初始-对偶混合优化问题的三步优化策略克服了局部核权重二次非凸的问题,在l1-范数与l2-范数约束下分别给出了相应的更新方法。将所提方法应用于某型机前端接收机,结果表明:与4种流行的多核诊断方法相比,该方法可有效避免漏警、抑制虚警,在l1-范数和l2-范数约束下,其诊断精度比其他方法的平均值分别提升了4.09%和5.13%。 相似文献
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基于传声器阵列的声源定位算法的性能优劣决定了气动噪声试验检测中气动噪声源定位成像的准确性。为了提高相关声源定位方法的稳健性和准确性,提出一种改进的声反卷积相关声源定位方法——D-MACS(Developed-Mapping of Acoustic Correlated Sources)方法。该方法的特点是:在传统MACS方法的基础上,将声反卷积模型进行改进,使模型体现出声场空间扫描点声压互谱矩阵与互谱波束形成输出矩阵之间的数学关系,其最终获得的声源定位结果,能够提高MACS方法声源定位辨识的稳健性和准确性。通过仿真信号研究和声学风洞环境中的声源定位试验研究,比较了DAS(Delay And Sum beamformming)、DAMAS-C(Deconvolution Approach for the Mapping of Acoustic Correlated Sources)、MACS和D-MACS这4种方法的声源定位性能,验证了D-MACS方法在声源定位性能上的优势。 相似文献
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