多故障分类器相关论文
针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断的问题,本文改进了支持向量机多分类算法,依据此算法建立了多故障分类器.只需......
目前,在煤炭生产过程中,悬臂式巷道掘进机的应用越来越广泛。巷道掘进工作面的环境恶劣,存在着许多威胁工作人员健康和人身安全的......
本文针对转辙机轴承故障分类问题,在支持向量机二分类原理和算法的基础上,构建了一种基于支持向量机的多故障分类器。将该多故障分......
现有的电力变压器故障检修方法自动化程度较低。为此,引入多故障分类技术,对现有电力变压器故障检修方法进行优化。采用KPCA方法提......
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果。本文以双螺杆挤出机为例，介绍了......
故障诊断发展的瓶颈之一是故障样本的缺乏,而不仅在于诊断方法本身。支持向量机是建立在结构风险最小原则基础上,专门针对小样本情......
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针对支持向量机分类算法中模型选择对分类精确性影响很大的问题，结合转子实验台模拟的典型旋转机械故障数据对影响多故障分类器分类......
提出了一种基于核的多类别模式识别算法（简称核子空间法，KSPM），依据此算法建立了多故障分类器．该方法的主要思想是：将原输入空间中的数据......
提出应用小波包分解和支持向量机进行机械故障诊断的方法.该方法将振动信号小波包分解后的频带能量作为特征向量,输入到由多个支持......
典型故障数据样本的严重不足是制约机械故障智能诊断技术发展的主要原因之一。提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,综......
针对目前机械故障诊断中难以获得大量故障数据样本以及特征提取和诊断知识获取困难等不足,提出了应用支持向量机进行机械故障诊断......
故障样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在实际故障诊断中的应用，针对这一问题，利用支持向量机在小样本情况下具有较强分类......
SOM神经网络是一种极具理论与使用价值的分类方法。基于SOM神经网络算法,在小样本情况下对汽轮机机组故障诊断进行了仿真研究,建立......
针对因缺少大量故障数据样本而制约机械故障智能诊断发展的问题,提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断新方法,介绍了该方法的原......
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果。本文以双螺杆挤出机为例,介绍......
