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改进投票策略的Morlet小波核支持向量机及应用被引量：6: 1; 作者董绍江汤宝平宋涛《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期314-317,395,共4页; 主要研究了现有支持向量机存在的问题,提出基于贝叶斯优化投票策略和Morlet小波作为核函数的改进方法。通过贝叶斯优化改进支持向量机分类投票策略,实现对不可分区域数据的有效分类。通过建立Morlet小波核支持向量机,使向量机更加适合... 展开更多; 关键词贝叶斯优化投票策略 morlet小波核支持向量机故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于复Morlet小波SVM的负荷预测被引量：4: 2; 作者陈维荣郑永康 +1 位作者戴朝华王维博《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期631-636,共6页; 为提高预测精度和克服支持向量机(SVM)凭经验选择参数的不足,针对小波擅长信号细微特征提取和云遗传算法(CGA)良好的全局寻优能力,构建了以复Morlet小波为核函数、以CGA为参数优化算法的SVM——基于CGA的复Morlet小波SVM(CGA-CMW-SVM).... 展开更多; 关键词短期负荷预测相空间重构复morlet小波核支持向量机云遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合Morlet小波与GA优化多模态核的轴承故障检测算法被引量：3: 3; 作者杨琦《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期101-108,共8页; 针对轴承故障检测算法特征分辨性较低、准确度较低等问题,提出一种融合Morlet小波和遗传算法优化的多模态核方法轴承故障检测算法.该算法首先针对原始轴承故障信号提取多个尺度和多个位移条件下的Morlet小波变换特征,然后设计一个多模... 展开更多; 关键词轴承故障检测 morlet小波变换多模态核方法遗传算法支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进KPCA结合多目标蜻蜓算法优化BP神经网络的联合收割机故障诊断: 4; 作者孟桐雷鸣 +2 位作者宋文广王丹丹黄梦可《机电工程》北大核心 2025年第7期1258-1267,共10页; 针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性... 展开更多; 关键词核主成分分析 morlet小波多目标蜻蜓算法反向传播神经网络联合收割机故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化组合核和Morlet小波核的LSSVM脉动风速预测方法被引量：14: 5; 作者迟恩楠李春祥《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第18期52-57,共6页; 核函数是支持向量机的重要组成部分,直接影响预测模型的结果。根据Mercer定理,推导出了Morlet小波核函数,使其具有局部化、多层次、多分辨的优点。选择具有代表性的径向基(RBF)核函数和多项式(Poly)核函数构建出局部性和全局性相结合的... 展开更多; 关键词预测脉动风速 morlet小波核组合核最小二乘支持向量机粒子群优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于非广延小波特征尺度熵和支持向量机的轴承状态识别被引量：10: 6; 作者董绍江汤宝平张焱《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第15期50-54,共5页; 为了对轴承的运行状态进行有效的识别,以便进一步评估和预测轴承的寿命,提出了基于非广延小波特征尺度熵和Morlet小波核支持向量机(Morlet Wavelet Kernel Support Vector Machine,MWSVM)的轴承运行状态识别的新方法。对采集到的轴承振... 展开更多; 关键词非广延小波特征尺度熵流形学算法 morlet小波核支持向量机状态识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种非正交复小波核函数及其非线性参数辨识应用被引量：5: 7; 作者蒋刚肖建 +1 位作者宋昌林郑永康《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期2550-2554,共5页; 指出了非线性动态信号参数辨识的重要性;分析了目前采用的方法的不足;对非正交复Morlet小波满足Mercy条件和再生性的命题作了证明;用复Morlet小波构建出一种核函数,与主分量分析方法相结合,对非线性动态信号进行参数辨识和预测;仿真结... 展开更多; 关键词非正交复morlet小波主分量分析核函数方法非线性动态信号参数辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型研究: 8; 作者邱山龚文杰张智晟《电气工程学报》 CSCD 2023年第2期142-148,共7页; 为充分发挥组合核函数在相关向量机预测模型中的优势,有效提高负荷预测的精度,提出基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型。首先构造了高斯核函数与Morlet小波核函数加权组合的组合核函数相关向量机的预测模型,然后采用... 展开更多; 关键词短期负荷预测相关向量机组合核函数 BAGGING算法小波核函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进投票策略的Morlet小波核支持向量机及应用被引量：6: 1; 作者董绍江汤宝平宋涛; 机构重庆大学机械传动国家重点实验室; 出处《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期314-317,395,共4页; 基金中央高校基本科研业务费资助项目(编号:CDJXS11111139); 文摘主要研究了现有支持向量机存在的问题,提出基于贝叶斯优化投票策略和Morlet小波作为核函数的改进方法。通过贝叶斯优化改进支持向量机分类投票策略,实现对不可分区域数据的有效分类。通过建立Morlet小波核支持向量机,使向量机更加适合冲击非线性信号的分类,并用一个滚动轴承的实例说明方法的鲁棒性和可靠性。; 关键词贝叶斯优化投票策略 morlet小波核支持向量机故障诊断; Keywords Bayesian optimization voting strategy morlet wavelet kernel support vector machine fault diagnosis; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化] TN911.2 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于复Morlet小波SVM的负荷预测被引量：4: 2; 作者陈维荣郑永康戴朝华王维博; 机构西南交通大学电气工程学院西南交通大学信息科学与技术学院; 出处《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期631-636,共6页; 基金西南交通大学博士生创新基金的资助(2007-3); 文摘为提高预测精度和克服支持向量机(SVM)凭经验选择参数的不足,针对小波擅长信号细微特征提取和云遗传算法(CGA)良好的全局寻优能力,构建了以复Morlet小波为核函数、以CGA为参数优化算法的SVM——基于CGA的复Morlet小波SVM(CGA-CMW-SVM).针对短期负荷预测,为降低系统复杂性,克服负荷数据信息不完备、不精确的问题,仅仅利用了负荷的历史数据而不考虑气象和节假日等因素,在分析负荷时间序列混沌特性的基础上,对负荷数据进行相空间重构,并以相空间矢量作为CGA-CMW-SVM的输入,提出了短期负荷预测的新方法.仿真结果表明,该方法平均误差和最大误差小,平均误差在1.340 0%以内,最小误差为1.008 7%.; 关键词短期负荷预测相空间重构复morlet小波核支持向量机云遗传算法; Keywords short-term load forecasting phase space reconstruction complex morlet wavelet kernel support vector machine cloud theory-based genetic algorithm; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合Morlet小波与GA优化多模态核的轴承故障检测算法被引量：3: 3; 作者杨琦; 机构安徽工业大学工程实践与创新教育中心; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期101-108,共8页; 基金国家自然科学基金青年基金(批准号:51307003); 文摘针对轴承故障检测算法特征分辨性较低、准确度较低等问题,提出一种融合Morlet小波和遗传算法优化的多模态核方法轴承故障检测算法.该算法首先针对原始轴承故障信号提取多个尺度和多个位移条件下的Morlet小波变换特征,然后设计一个多模态核方法,包含线性核函数与径向基(RBF)核函数,最后在支持向量机(SVM)训练过程中采用遗传算法(GA)优化多模态核的参数,使用最优化多模态核进行轴承故障检测.在UoCn的智能维护中心数据集上分别测试了滚珠故障、内圈裂纹故障和外圈裂纹故障的检测,并对单一核与多模态核间的错误率与效率进行对比.实验结果表明,改进算法能获得鲁棒的轴承故障检测特征,且多模态核在GA的优化下能快速收敛,获得最优化结果,通过牺牲少量的时间效率而极大提升了轴承故障检测准确率.; 关键词轴承故障检测 morlet小波变换多模态核方法遗传算法支持向量机; Keywords hearing fault detection morlet wavelet transform multi-mode kernel method genetic algorithm （GA） support vector machine （SVM）; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进KPCA结合多目标蜻蜓算法优化BP神经网络的联合收割机故障诊断: 4; 作者孟桐雷鸣宋文广王丹丹黄梦可; 机构长江大学城市建设学院长江大学计算机科学学院长江大学计划财务处; 出处《机电工程》北大核心 2025年第7期1258-1267,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(51778065) 国家科技重大专项(2021DJ1006)。; 文摘针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性,能够有效捕捉收割机的瞬态变化与局部异常,从而提取出了不同工况下的主要成分,降低了数据维度,减少了冗余信息;其次,针对传统蜻蜓算法的局限性,引入了自适应变异策略、非线性惯性权重及动态收敛因子,构建了多目标蜻蜓算法,对Schaffer、Michalewicz和Rastrigin函数进行了求解,验证了MTDA能显著提升全局与局部搜索平衡能力;最后,利用MTDA对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,构建了MTDA-BP综合故障诊断模型,将模型应用于联合收割机的故障诊断中,通过实验验证了其有效性。研究结果表明:故障诊断平均精度达到96.7%,通过与当前主流方法的实验对比分析,采用Micro-average ROC进行了模型评价,结果显示该模型的曲线下面积(AUC)为0.967。实验结果充分证明了该模型在检测精确度与泛化性方面均具有显著优势,该研究也为解决智能农业机械中的诊断提供了一种有效的方法。; 关键词核主成分分析 morlet小波多目标蜻蜓算法反向传播神经网络联合收割机故障诊断; Keywords kernel principal component analysis(KPCA) morlet wavelet multi-target dragonfly algorithm(MTDA) back propagation(BP)neural network combine harvester fault diagnosis; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] S225 [农业科学—农业机械化工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化组合核和Morlet小波核的LSSVM脉动风速预测方法被引量：14: 5; 作者迟恩楠李春祥; 机构上海大学土木工程系; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第18期52-57,共6页; 基金国家自然科学基金(51378304); 文摘核函数是支持向量机的重要组成部分,直接影响预测模型的结果。根据Mercer定理,推导出了Morlet小波核函数,使其具有局部化、多层次、多分辨的优点。选择具有代表性的径向基(RBF)核函数和多项式(Poly)核函数构建出局部性和全局性相结合的线性组合核函数,使得预测模型保留RBF核函数所赋予的优越学习能力以及Poly核函数所拥有的强泛化能力;进一步,使用粒子群优化(PSO)算法,对惩罚参数、核参数、权重、尺度因子进行寻优,分别建立了基于Morlet小波核和组合核的PSO-LSSVM模型;使用建立的预测模型,对脉动风速进行了预测。通过比较预测性能评价指标,发现基于Morlet小波核和组合核PSO-LSSVM的预测精度优于常用的单核PSO-LSSVM模型。; 关键词预测脉动风速 morlet小波核组合核最小二乘支持向量机粒子群优化; Keywords forecasting fluctuating wind velocity morlet wavelet kernel combination kernel least square support vector machines（LSSVM） particle swarm optimization; 分类号 TU311 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于非广延小波特征尺度熵和支持向量机的轴承状态识别被引量：10: 6; 作者董绍江汤宝平张焱; 机构重庆大学机械传动国家重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第15期50-54,共5页; 基金中央高校基本科研业务费(CDJZR10118801)资助; 文摘为了对轴承的运行状态进行有效的识别,以便进一步评估和预测轴承的寿命,提出了基于非广延小波特征尺度熵和Morlet小波核支持向量机(Morlet Wavelet Kernel Support Vector Machine,MWSVM)的轴承运行状态识别的新方法。对采集到的轴承振动信号进行小波分解,得到相应的小波分解系数,在此基础上结合非广延熵理论提出了沿尺度分布的非广延小波尺度熵特征提取方法。但是通过小波特征尺度熵分析后获得的特征信息存在维数较高,特征信息间冗余严重的问题,因此,引入了流形学维数约简算法(Locality Preserving Projection,LPP)进行敏感特征信息的提取,减少在特征信息提取过程中人为因素的干扰。以约简后的特征信息作为MWSVM的输入进行训练,建立轴承的状态识别模型,从而实现轴承状态的识别。通过对某轴承内圈正常状态和几种故障程度不同的状态进行识别,试验结果表明了方法的有效性。; 关键词非广延小波特征尺度熵流形学算法 morlet小波核支持向量机状态识别; Keywords non-extensive wavelet feature scale entropy manifold learning algorithm morlet wavelet kernel support vector machine state recognition; 分类号 TH133 [机械工程—机械制造及自动化] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种非正交复小波核函数及其非线性参数辨识应用被引量：5: 7; 作者蒋刚肖建宋昌林郑永康; 机构西南科技大学制造科学与工程学院西南交通大学电气工程学院; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第9期2550-2554,共5页; 基金国家自然科学基金(10576027) 博士点基金(20040613013); 文摘指出了非线性动态信号参数辨识的重要性;分析了目前采用的方法的不足;对非正交复Morlet小波满足Mercy条件和再生性的命题作了证明;用复Morlet小波构建出一种核函数,与主分量分析方法相结合,对非线性动态信号进行参数辨识和预测;仿真结果验证了该方法的正确性和有效性,表明该方法具有较好的理论价值和实用价值。; 关键词非正交复morlet小波主分量分析核函数方法非线性动态信号参数辨识; Keywords Non-orthogonal Complex morlet wavelet Principal Component Analysis （PCA） kernel Function Method Nonlinear Dynamical Signal Parameter Identification; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型研究: 8; 作者邱山龚文杰张智晟; 机构青岛大学电气工程学院国网青岛供电公司; 出处《电气工程学报》 CSCD 2023年第2期142-148,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(52077108)。; 文摘为充分发挥组合核函数在相关向量机预测模型中的优势,有效提高负荷预测的精度,提出基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型。首先构造了高斯核函数与Morlet小波核函数加权组合的组合核函数相关向量机的预测模型,然后采用粒子群算法对两个核函数的最优权值进行优选。为提高模型的泛化能力,采用Bagging算法对原始数据多次抽样构造训练样本集。通过实际算例仿真,与多种相关向量机预测模型对比分析,验证了该模型具有较好的预测精度。; 关键词短期负荷预测相关向量机组合核函数 BAGGING算法小波核函数; Keywords Short-term load forecasting relevance vector machine combinatorial kernel function Bagging algorithm morlet wavelet kernel function; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	改进投票策略的Morlet小波核支持向量机及应用	董绍江汤宝平宋涛	《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心	2011	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于复Morlet小波SVM的负荷预测	陈维荣郑永康戴朝华王维博	《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合Morlet小波与GA优化多模态核的轴承故障检测算法	杨琦	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进KPCA结合多目标蜻蜓算法优化BP神经网络的联合收割机故障诊断	孟桐雷鸣宋文广王丹丹黄梦可	《机电工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于优化组合核和Morlet小波核的LSSVM脉动风速预测方法	迟恩楠李春祥	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2016	14	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于非广延小波特征尺度熵和支持向量机的轴承状态识别	董绍江汤宝平张焱	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2012	10	在线阅读下载PDF 职称材料
7	一种非正交复小波核函数及其非线性参数辨识应用	蒋刚肖建宋昌林郑永康	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2006	5	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于Bagging-组合核函数相关向量机的短期负荷预测模型研究	邱山龚文杰张智晟	《电气工程学报》 CSCD	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料