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分级ad hoc网络中的一种应用层故障诊断算法 被引量:3
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作者 李冬妮 王亚沙 +1 位作者 李喆 王光兴 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期166-172,共7页
针对应用层故障提出了一种故障诊断算法--"基于簇的比较诊断算法",该算法在分级adhoc网络中利用簇首对簇内节点的集中控制功能优化了诊断过程,实现了诊断期间网络拓扑变化时对移动节点的诊断。证明了算法的正确性,并分析了算... 针对应用层故障提出了一种故障诊断算法--"基于簇的比较诊断算法",该算法在分级adhoc网络中利用簇首对簇内节点的集中控制功能优化了诊断过程,实现了诊断期间网络拓扑变化时对移动节点的诊断。证明了算法的正确性,并分析了算法的性能。仿真结果表明,该算法突破了"基于比较的故障诊断"在诊断过程中网络拓扑不能发生变化的限制,大大减小了"基于比较的故障诊断算法"由于诊断消息的洪泛导致的大量的系统开销。 展开更多
关键词 AD HOC网络 故障诊断 基于簇的比较诊断算法
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Ad-Hoc网络中一种基于簇的故障诊断算法 被引量:4
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作者 李冬妮 王光兴 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第12期1145-1148,共4页
对ad hoc网络中移动节点的故障诊断问题进行了研究,提出应用于分级ad hoc网络中的'基于簇的比较诊断算法'·'基于簇的比较诊断算法'针对'基于比较的故障诊断算法'系统开销大、在诊断期间网络拓扑变化时部... 对ad hoc网络中移动节点的故障诊断问题进行了研究,提出应用于分级ad hoc网络中的'基于簇的比较诊断算法'·'基于簇的比较诊断算法'针对'基于比较的故障诊断算法'系统开销大、在诊断期间网络拓扑变化时部分节点无法诊断的缺陷,利用簇首对诊断过程的集中控制功能,减小了诊断过程的系统开销,并突破了诊断期间要求网络拓扑不变的限制·仿真实验表明,基于簇的比较诊断算法比基于比较的故障诊断算法具有更好的性能和更小的系统开销· 展开更多
关键词 ad—hoc网络 故障诊断 基于簇的比较诊断算法 基于比较的故障诊断算法
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基于主体的软件的故障诊断系统eHealer 被引量:1
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作者 张冬蕾 韩旭 史忠植 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期379-385,共7页
提出了一种通过监控多主体系统中各主体之间的消息通信定位故障主体的故障诊断方法。对于在多主体平台上运行的应用软件系统,首先对其功能进行建模,进而对其行为进行建模,然后在软件实际运行过程中捕获其中多个主体之间的通信消息及各... 提出了一种通过监控多主体系统中各主体之间的消息通信定位故障主体的故障诊断方法。对于在多主体平台上运行的应用软件系统,首先对其功能进行建模,进而对其行为进行建模,然后在软件实际运行过程中捕获其中多个主体之间的通信消息及各类事件,通过设计的诊断算法与软件行为模型进行匹配和比较,通过推理发现运行过程中出现故障的主体及其某个异常行为,从而实现对软件系统的故障进行定位和诊断。在此基础上,实现了一个原型系统eHealer。实验表明,该方法能够准确定位多主体软件系统中agent级别的故障,与已有方法相比,具有实时性强、定位准确、普适性好的优点,为进一步选择故障恢复策略提供了有效的信息。 展开更多
关键词 故障诊断(MAS) 多主体系统 系统功能模型 主体行为模型 比较诊断算法
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基于PSO⁃KPCA⁃LVQ的燃气调压器故障诊断 被引量:4
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作者 王莹 王亚慧 安允 《现代电子技术》 北大核心 2020年第24期67-71,共5页
针对燃气调压器故障数据的非线性、非平稳与高维度的特点,提出基于粒子群优化(PSO)的核主元分析法(KPCA)与学习向量量化神经网络(LVQ)的故障诊断方法。先采用KPCA对故障数据进行降维和降噪,由于核函数中未知参数难以确定,采用粒子群算法... 针对燃气调压器故障数据的非线性、非平稳与高维度的特点,提出基于粒子群优化(PSO)的核主元分析法(KPCA)与学习向量量化神经网络(LVQ)的故障诊断方法。先采用KPCA对故障数据进行降维和降噪,由于核函数中未知参数难以确定,采用粒子群算法(PSO)进行优化得到最优的核参数;然后采用LVQ对数据进行识别分类;最后,将PSO⁃KPCA⁃LVQ算法故障诊断正确率及运行时间分别与PSO⁃KPCA⁃SVM算法以及LVQ算法进行比较。结果表明,基于PSO⁃KPCA⁃LVQ的故障诊断模型优于其他两种算法,验证了该文算法的有效性。 展开更多
关键词 燃气调压器 故障诊断 数据处理 核参数优化 数据分类 算法比较
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基于贝叶斯优化XGBoost算法的变压器故障诊断 被引量:5
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作者 贾皓阳 钱宇 《黄河水利职业技术学院学报》 2023年第2期37-43,共7页
为提升对高能放电等小样本故障诊断的敏感度,提出基于贝叶斯优化极端梯度提升算法(BO-XGBoost)的变压器故障诊断模型。分析了贝叶斯优化XGBoost算法的基本原理和基于该算法进行变压器故障诊断的流程,选取259组故障样本,探讨了该模型的... 为提升对高能放电等小样本故障诊断的敏感度,提出基于贝叶斯优化极端梯度提升算法(BO-XGBoost)的变压器故障诊断模型。分析了贝叶斯优化XGBoost算法的基本原理和基于该算法进行变压器故障诊断的流程,选取259组故障样本,探讨了该模型的具体应用,并将其与XGBoost、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、K邻近法(KNN)等模型进行对比。结果表明,BO-XGBoost模型在变压器故障诊断中的精度为98.08%,比前述模型的诊断精度分别提高了5.77%、27.42%、22.58%、19.5%。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 贝叶斯优化算法 XGBoost算法 油中溶解气体 故障类型 诊断流程 诊断精度 对比分析
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一种改进的证据理论算法及其应用
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作者 张国栋 祁瑞敏 《安阳工学院学报》 2019年第4期44-47,共4页
针对传统的证据理论存在与实际相悖论的问题,列举了已有的改进算法,找出了其中的不足,并在此基础上提出了一种改进的证据理论算法,通过多种算法比较得出改进算法的可行性,并把此改进算法应用到矿井提升机的健康诊断中,通过最终的案例分... 针对传统的证据理论存在与实际相悖论的问题,列举了已有的改进算法,找出了其中的不足,并在此基础上提出了一种改进的证据理论算法,通过多种算法比较得出改进算法的可行性,并把此改进算法应用到矿井提升机的健康诊断中,通过最终的案例分析,验证了该方法的合理性和可行性。 展开更多
关键词 证据理论 改进算法 比较 矿井提升机 健康诊断
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