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针对设备故障信号的微弱和噪声干扰严重问题,提出了基于奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法.利用聚类分析的方法预处理设备的状态信号,剔除信号的异常点,以提高信号的准确性.对预处理后的信号进行构造矩阵和奇异值分解,选择恰当的窗口长度,以奇异值作为信号特征.支持向量机对信号特征进行识别和分类,为了避免支持向量机在多状态分类中输出的不确定性,记录支持向量机的训练输出作为决策表.支持向量机测试时的输出与决策表比对,以提高诊断结果的可靠性.最后,通过对比试验验证了基于奇异值分解和支持向量机的方法可以对设备进行可靠、准确、快速的故障诊断. 相似文献
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为了精确评估个体心理负荷状态,需要获取目标脑电信号数据,脑电信号是评估脑力负荷变化的重要指标。机器学习和神经网络越来越多地用于脑力负荷分类。利用脑电信号特征可在时域和频域中提取突出信息。因此提出一个结合支持向量机（SVM）与超限学习机（ELM）的混合型脑力负荷分类框架。其中支持向量机作为成员分类器,可在高维EEG特征中查找隐藏信息|超限学习机用于融合成员分类器的输出。将ELM-SVM模型与经典脑力负荷分类器进行比较,得出该模型训练精度准确率为1,且测试精度提升0.1个百分点。 相似文献
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支持向量机（SVM）作为一种机器学习分类算法应用广泛,但在处理高维度数据集时往往会由于特征维数较多遇到算法分类速度慢且容易陷入局部最优等问题。为了提高支持向量机的性能,提出一种基于多宽度高斯核（GKMW）的支持向量机特征选取算法FSG。FSG算法将泛化能力更强的多宽度高斯核函数引入支持向量机中代替传统的高斯核函数,利用多宽度高斯核函数能体现各个特征对分类贡献程度不同且能区分样本中各个特征重要性的特点,以多宽度高斯核函数的参数优化结果为基础进行特征选取。利用特征选取后的特征子集在多组标准UCI数据集上分类实验,实验结果表明所提算法性能优于有代表性的特征选取法。 相似文献
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针对矿山微震与爆破信号难以识别的问题,提出一种基于局部均值分解（LMD）和奇异值分解（SVD）的微震信号特征提取方法。首先对矿山微震信号和爆破信号进行LMD分解,将多分量的调频信号分解成一系列频率由高到低的乘积函数（PF）分量;其次,借助相关系数和方差贡献率筛选出包含信号主要信息的PF分量;最后利用SVD计算所选的PF分量构成矩阵奇异值,以此作为区分矿山微震与爆破信号的特征向量。实验结果表明,LMD和SVD相结合的特征提取方法能准确、有效地提取矿山微震和爆破信号特征,为信号识别研究提供了一种新方法。 相似文献
5.
针对采用主成分分析法进行多光谱数据降维会使重构光谱反射比出现负值的问题, 提出一种非负约束主成分分析法, 并用该法构造低维空间, 实现高维多光谱数据向低维空间的转换. 首先分析主成分分析法产生非光谱数据的原因, 据此对经典主成分分析模型增加非负约束; 然后求出一组线性无关的非负主成分权向量, 用该组向量构造低维空间; 最后用非线性优化技术确定高维数据在该低维空间中的投影值, 实现了高维空间与低维空间的相互转换. 实验结果表明, 新方法能使重构光谱数据在[0, 1]内, 保持了光谱反射比的物理意义, 同时所构造低维空间的精度能与经典主成分分析法保持一致. 相似文献
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铁路客运量数据受多种因素影响而呈现出非线性等特点,为了进一步提高其预测精度,文章提出了粒子群算法（ PSO）优化支持向量机（ SVM）的公路客运量预测模型。利用PSO寻优能力突出的优点,对支持向量机的参数进行了优化选择,并用优化后的支持向量机模型对公路客运量进行预测。研究结果显示,相比BP神经网络和传统的SVM预测方法,基于PSO-SVM的预测精度更高,从而表明了粒子群算法优化支持向量机的方法是有效的。 相似文献
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在锦屏二级水电站引水隧洞施工现场构建了隧洞可移动式微震监测系统,实现对掌子面围岩微破裂的连续监测。分析了隧洞常见震动信号的波形特征和隧洞微震监测系统定位误差及其有效性,为高效识别岩石微破裂信号和提高岩爆预警准确率提供保障。研究了锦屏二级水电站施工排水洞极强岩爆过程中的微震事件时空分布和集聚特征,岩爆发生前有明显的微震前兆,微震集聚区的事件密度持续增大和短期内事件数的快速增长可作为岩爆发生的前兆信息。 相似文献
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静电监测技术以其优越的早期故障发现能力为航空发动机主轴轴承的状态监测提供了一种有效手段,但是单一特征参数对轴承全寿命状态反应存在不一致或不灵敏,针对这一问题,提出一种基于支持向量描述（SVDD）的静电监测多特征参数融合评估方法。首先通过主元分析将高维数据进行简化处理,实现数据从高维到低维的转化,然后建立正常状态的支持向量描述基准模型,以测试数据与基准模型的距离作为反映轴承性能退化的量化指标,并与振动监测进行了对比。实验表明,所提方法能够更有效反映轴承性能退化状态的变化。 相似文献
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应用非线性映射模型制作洪水预测 总被引：1，自引：0，他引：1
刘利平 《中山大学学报论丛》1994,(5)
在最小误差的意义下，进行从高维空间到低维空间的一个映射，任一个高维向量通过这个转换，只需少数坐标（如2个坐标）就可以确定它的图象．应用这个原理，可将多个预报因子的信息压宿为少数因子的信息，然后利用点聚图直观地制作洪水预报。 相似文献