基于SVM的汽轮机回热系统故障诊断

总结了汽轮机回热系统常见故障,建立了回热系统典型故障集。在利用模糊规则建立回热系统故障征兆知识库基础上,提出了一种基于支持向量机多分类算法的回热系统故障诊断方法。最后将该方法用于某汽轮机组回热系统故障诊断中,结果表明,该模型能有效的识别回热系统故障。     

两种减少噪声对双支持向量机影响的方法

双支持向量机是Jayadeva等人在2007年提出的一种新的支持向量机.在处理模式分类问题时,双支持向量机的训练速度远远超过传统的支持向量机,计算效率大约是传统支持向量机的四倍.但双支持向量机没有考虑到不同样本点对最优超平面所产生的影响,而是同等对待所有的训练数据样本来构造最优超平面,从而无法降低噪声对分类面的影响.为了克服这个缺点,总结提出了两种方法,一是将模糊技术应用于双支持向量机中,对不同的样本采用不同的惩罚权系数,找到适合的隶属度函数来提高双支持向量机的分类准确率;二是将超球体技术与双支持向量机相结合,清除数据样本中的噪声,减小系统结构误差.实验证明这两种方法能有效的减少噪声的影响.     

基于支持向量机的泵功图工况识别

支持向量机是基于小样本统计学习理论的分类算法,推广能力强。本文将支持向量机算法应用于泵功图模式识别,首先提取泵功图特征,再使用LibSVM工具箱对特征样本进行训练,建立分类器,并测试其分类能力,实验表明此方法可以应用于泵功图的模式识别。     

Web文本分类系统研究

设计了一种基于Web的文本分类系统。系统基于文本组合特征,采用支持向量机分类器,测试结果表明系统对web文本具有较好的分类效果。     

基于启发式SVM的入侵检测系统研究

文章针对支持向量机参数一直存在根据经验确定不足的问题,提出将启发式支持向量机快速学习算法应用于入侵检测系统中。为了使支持向量分类机获得更好的分类性能,该算法提出以启发式规则选取对分类器最有利的样本进行训练,以确定支持向量机的参数,并采用内积矩阵分解算法提高分类速度,达到提高学习速度的目的。实验表明该算法在入侵检测系统中的应用优于标准支持向量机算法。     

建筑电气系统故障诊断方法研究

文章针对目前建筑电气系统故障诊断的现状进行分析,列举常见的电气系统故障并归纳了常见诊断方法,强调了科学智能的自诊断方法的必要性,并分析了基于支持向量机和基于压缩感知理论算法的两种诊断方法对建筑电气系统故障进行分类并判断,满足了建筑电气系统中故障诊断的工程应用要求。     

支持向量机技术及其应用研究

支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法,本文主要介绍了支持向量机的基本原理,多类分类的研究现状。最后介绍了支持向量机的典型应用。     

论提高装备故障预测准确度的方法途径——先进智能预测算法研究

提高故障预测准确度的方法有很多,研究先进的智能预测算法就是其中的一种。大量的先进预测算法都得到了广泛的应用,如专家系统、神经网络、支持向量机等。每种智能预测算法都有各自的优点和不足,首先介绍了常见的智能预测算法及其应用;然后重点介绍了支持向量机,主要包括其基本原理和主要问题;最后对支持向量机算法的改进方向进行了探讨。支持向量机作为智能预测算法的一种,对于提高故障预测准确度有很好的应用前景。     

基于支持向量机模型的财务预警警度分类研究

本文以模式分类理论阐述了财务预警的实质,给出了财务预警指标及量化方法,并应用支持向量机模型对上市公司进行财务预警警度分类,实证表明了支持向量机以多模式分类标识财务预警警度的可行性和实用性。     

支持向量机的应用

支持向量机算法是十大经典算法之一,对于数据分类,数据回归方便有着极好的应用.在实际操作中,我们常用它来处理分类问题.但传统的支持向量机存在噪声太多,数据处理太慢和收敛过快的问题,可通过调整参数进行改进.本文将建立一个模型,实现对支持向量机的简单应用.     

污水处理系统中软测量技术的应用

文章阐述了软测量技术的基本概念,综述了软测量技术在污水处理系统的神经网络建模与支持向量机建模、优化及故障诊断中的应用现状,总结了已有的研究成果,并就软测量技术在污水处理中的进一步研究进行了展望。     

Interpoint Distance Classification of High Dimensional Discrete Observations

Classification is a multivariate technique that is concerned with allocating new observations to two or more groups. We use interpoint distances to measure the closeness of the samples and construct new rules for high dimensional classification of discrete observations. Applicable to high dimensional data, the new method is non‐parametric and uses test‐based classification with permutation testing. We propose a modification of a test‐based rule to use relative values with respect to the training samples baseline. We compare the proposed rule with parametric methods, such as likelihood ratio rule and modified linear discriminate function, and non‐parametric techniques such as support vector machine, nearest neighbour and depth‐based classification, under multivariate Bernoulli, multinomial and multivariate Poisson distributions.     

某型车辆输送机构液压系统故障诊断新法

本文针对某型车辆输送机构液压系统故障诊断困难的问题,提出了基于模糊理论的新型液压系统故障诊断方法。应用实例表明,该方法能为该型车辆输送机构液压系统故障诊断提供有效的思路。     

柴油发动机排气门材料浅析

机械零部件的材料对机械零部件的性能有很大的影响,因此在日常的工作中必须加强对机械零部件的材料分析。本文就对柴油发动机排气门材料进行了简要的分析。     

一种基于多Agent的元搜索引擎优化技术研究

针对现有搜索引擎存在的问题,提出基于多Agent的元搜索引擎系统。系统采用元搜索引擎结构,利用多Agent技术,结合数据库的分类和成员引擎的机器学习机制,多Agent通信合作,实现了资源选择的优化。对搜索结果的查询串信息进行相关度分析,将搜索结果位置信息和特征信息的相似度相结合,计算文档的相关评价得分,最后根据评价得分降序对输出文档排序。     

航空燃气涡轮发动机气路故障诊断现状与展望

燃气漩涡发动机应用领域非常广,伴随着经济的发展,该发动机已经从航天和舰船上的应用向其他领域发展。为了提高燃气漩涡发动机的可靠性、耐久性和经济性,相关行业不断加大对燃气漩涡发动机的研究力度,尤其是航空领域,对燃气漩涡发动机的研究力度不断增加,大量实验和研究对发动机气路故障进行了有效诊断,笔者结合实验结果,对航空燃气涡轮发动机的发展前景做了相关阐述。本文从发动机气路诊断发展着手,对航空燃气漩涡发动机气路故障诊断现状和展望做了简单介绍。     

基于改进的SVM的交通信息融合方法研究

在对交通数据特性分析的基础上,提出基于改进的SVM多源交通信息融合算法。首先,在分析了传统SVM不足的基础上,提出了决策树-支持向量机算法(Decision TreeMethod-SupportVector Machines,DTM-SVM)。其次,对DTM-SVM多源信息融合算法的模型及其流程进行了研究,建立了DTM-SVM的分层结构模型。最后,经过实际数据测试,证明了该方法的高效性和实用性。     

汽车发动机温度异常的故障诊断与排除

发动机作为汽车的心脏,而维持发动机能够正常工作运转的重要系统之一就是发动机的冷却系统。对于发动机而言,最常见的故障莫过于发动机冷却液温度的异常,发动机冷却液温度异常会造成发动机过热,从而除了降低发动机功率外,还会增加发动机的燃油消耗。本文通过分析导致发动机冷却液温度过高的原因,同时找出了故障诊断以及排除的一般方法和思路。