论文研究-基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法.pdf
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针对模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题, 提出了基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析（PCA）——特征提取; 然后将训练集输入融合特权信息支持向量机进行训练获得故障诊断模型; 最后将测试集输入训练好的支持向量机分类模型, 实现对不同故障类型的识别。Sallen-Key滤波电路故障诊断仿真实验结果表明, 该方法有效提高了分类的性能, 不仅能够正确分类单故障而且能够有效分类多故障, 其中单硬故障情况下平均故障诊断率达到了99%以上, 为模拟电路故障诊断提供了新的途径。
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2019-07-22
369KB论文研究-基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法 .pdf
2019-09-20论文研究-基于AR模型和支持向量机的转子系统故障诊断方法 .pdf,
论文研究-基于融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法.pdf下载_course
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2019-09-20论文研究-基于多任务支持向量机的健康数据融合方法.pdf, 针对电子健康服务管理中的多源数据融合难题，利用人工智能技术，结合多任务学习理论与支持向量机理论提出基于多任务支持向量机的数据融合方法（mu
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2019-07-22针对模拟电路故障与特征间存在的模糊组及交叠、分类效果不理想的情况，提出基于Fisher准则函数的最佳聚类数自适应估计方法和基于稀疏贝叶斯相关向量机（RVM）理论的模拟电路故障诊断模型，采用模糊核聚类选
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2019-08-16最小二乘支持向量机在模拟电路故障诊断中的应用，傅丽，，针对电路故障诊断中存在的小样本问题,本文将主成分分析(PCA)方法与最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法进行了有机的结合。在模拟电路的故�
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2019-09-19论文研究-基于核主元分析与多支持向量机的监控诊断方法及其应用.pdf, 为保证密闭鼓风炉冶炼过程的正常运行,构造了一种基于核主元分析(KPCA)和多支持向量机(MSVM)的监控模型.该监控模型首先用
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2019-09-12针对机组多故障并发时，故障特征互相干扰，产生模式混淆，难以准确分类，提出一种无量纲免疫支持向量机的复合故障诊断方法。由于五种无量纲指标对不同频段复合故障的敏感性不同，将无量纲指标和人工免疫的阴性选择算
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2019-07-22提出了一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的机械设备故障诊断模型。首先对故障信号功率谱进行小波分解，简化了故障特征向量的提取，然后采用最小二乘支持向量机进行故障诊断。在该模型中，用二次损失函数取代
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2019-09-10针对传统对支持向量机多类分类算法（Multi-TWSVM）中出现的模糊性问题，提出了一种基于遗传算法的决策树对支持向量机（GA-DTTSVM）多类分类算法。GA-DTTSVM用遗传算法对特征数据建立决
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2020-06-20支持向量机模拟电路故障诊断涉及到特征提取、特征选择和支持向量机的参数优化等问题,它们都对诊断结果有直接的影响。针对这一问题,提出了一种基于改进的离散粒子群算法的同步优化方法。该算法采用非线性惯性权重和
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2019-07-23汽车故障检测和诊断技术一直是国内外研究热点问题。支持向量机用于汽车故障诊断时，其多分类组合决策对分类正确率及诊断时间有很大影响，为了有效提高汽车系统故障诊断的效率和精度，提出了一种基于粒子群算法优化层
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论文研究-基于粒子群算法优化支持向量机的模拟电路诊断.pdf
2019-07-22为了提高支持向量机网络SVM进行模拟电路诊断的准确率, 提出了一种基于粒子群PSO算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换, 通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征
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2019-08-15改进的M-ary支持向量机模型及其在模拟电路故障诊断中的应用，王文，李志华，把M-ary支持向量机算法引入到模拟电路的故障诊断中来，提出一种改进M-ary支持向量机算法，利用模糊隶属度去除噪声和孤立点
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2019-07-22为解决当前隐写分析中存在的特征选取维数过高、独立性较差的问题, 提出了一种新的基于降维处理的特征加权的支持向量机隐写分析方法。采用主成分分析及信息增益算法进行特征优化及特征加权, 然后提出一种新的支持
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