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Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用
被引量：
4
1
作者
贺英
冯天瑾
曹均阔
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期121-127,共7页
针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen...
针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen网络的方形邻域 ;在 2个学习阶段学习率和邻域宽度采用了不同的递减函数。通过应用证明了改进后的 Kohonen网络的收敛效果和聚类精度比 K- means聚类方法和标准的 Kohonen网络都有较大的提高。
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关键词
KOHONEN网络
烟叶动态分类
K-MEANS聚类算法
分类参与度
SOFM算法改进
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职称材料
基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法
被引量：
25
2
作者
王振亚
姚立纲
+1 位作者
蔡永武
张俊
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期107-114,共8页
针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation...
针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进行识别与诊断。行星齿轮箱故障诊断实验分析结果表明:IMWPE+S-Isomap熵-流特征提取方法优于现有的多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,MWPE)和IMWPE等熵值特征提取方法以及IMWPE+等度规映射(Isomap)和IMWPE+线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)等熵-流特征提取方法;樽海鞘群算法对支持向量机参数寻优效果优于粒子群、灰狼群、人工蜂群和蝙蝠群等算法;所提故障诊断方法识别精度达到100%,能够有效诊断出行星齿轮箱各工况类型。
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关键词
故障诊断
行星齿轮箱
熵-流特征
改进多尺度加权排列熵(IMWPE)
等度规映射(Iso
map
)
樽海鞘群优化算法(SSO)
支持向量机(SVM)
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职称材料
一种对地图特征定向采样的改进A*算法
被引量：
3
3
作者
赵梓辛
肖世德
+1 位作者
靳天石
杨明亮
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第11期248-252,257,共6页
在移动机器人全局最优路径规划中,提出了一种对地图特征定向采样的改进A*算法,指在确保安全的前提下兼顾算法的效率和最优性。此算法分为三个部分,第一部分地图前处理,为确保路径安全无碰撞先进行障碍物膨胀处理,再借鉴基于采样的方法思...
在移动机器人全局最优路径规划中,提出了一种对地图特征定向采样的改进A*算法,指在确保安全的前提下兼顾算法的效率和最优性。此算法分为三个部分,第一部分地图前处理,为确保路径安全无碰撞先进行障碍物膨胀处理,再借鉴基于采样的方法思想,但对地图特征进行定向采样,避免了基于采样的算法的随机性带来的路径成本过高问题。第二部分邻接矩阵构建,将采样所得特征点与始末点连接,将各点坐标及通断信息以邻接矩阵存储。第三部分路径搜索,用邻接矩阵替代原地图,并使用基于搜索的算法找出最优解,此时邻接矩阵信息量远低于原地图,避免了基于搜索的算法在处理大量节点时效率低下的问题。将改进的A*算法与传统A*路径规划算法在栅格地图中进行仿真对比。结果表明,虑移动机器人外围尺寸的障碍物膨胀处理能够确保规划出的路径是安全无碰撞的。改进A*算法的路径更短,冗余拐点更少,规划效率更高,特别是路径总转角降低达到60%,同地图再次规划时的规划效率可提升40%。
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关键词
全局路径规划
移动机器人
地图特征
改进A*算法
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职称材料
题名
Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用
被引量：
4
1
作者
贺英
冯天瑾
曹均阔
机构
中国海洋大学电子工程系
中国海洋大学计算机系
出处
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期121-127,共7页
基金
国家高科技研究发展计划 ( 86 3511910 14 1)资助
文摘
针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen网络的方形邻域 ;在 2个学习阶段学习率和邻域宽度采用了不同的递减函数。通过应用证明了改进后的 Kohonen网络的收敛效果和聚类精度比 K- means聚类方法和标准的 Kohonen网络都有较大的提高。
关键词
KOHONEN网络
烟叶动态分类
K-MEANS聚类算法
分类参与度
SOFM算法改进
Keywords
tobacco classification
K-means clustering
algorithm
Kohonen neural network
classification participating level
improvement of self-organizing feature map algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法
被引量：
25
2
作者
王振亚
姚立纲
蔡永武
张俊
机构
福州大学机械工程及自动化学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期107-114,共8页
基金
国家自然科学基金(51775114,51275092)
福建省工业机器人基础部件技术重大研发平台(2014H21010011)。
文摘
针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进行识别与诊断。行星齿轮箱故障诊断实验分析结果表明:IMWPE+S-Isomap熵-流特征提取方法优于现有的多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,MWPE)和IMWPE等熵值特征提取方法以及IMWPE+等度规映射(Isomap)和IMWPE+线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)等熵-流特征提取方法;樽海鞘群算法对支持向量机参数寻优效果优于粒子群、灰狼群、人工蜂群和蝙蝠群等算法;所提故障诊断方法识别精度达到100%,能够有效诊断出行星齿轮箱各工况类型。
关键词
故障诊断
行星齿轮箱
熵-流特征
改进多尺度加权排列熵(IMWPE)
等度规映射(Iso
map
)
樽海鞘群优化算法(SSO)
支持向量机(SVM)
Keywords
fault diagnosis
planetary gearbox
entropy-manifold
feature
improv
ed multiscale weighted permutation entropy(IMWPE)
isometric
map
ping(Iso
map
)
salp swarm optimization(SSO)
algorithm
support vector machine(SVM)
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种对地图特征定向采样的改进A*算法
被引量：
3
3
作者
赵梓辛
肖世德
靳天石
杨明亮
机构
西南交通大学机械工程学院
先进驱动节能技术教育部工程研究中心
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2022年第11期248-252,257,共6页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201904009)。
文摘
在移动机器人全局最优路径规划中,提出了一种对地图特征定向采样的改进A*算法,指在确保安全的前提下兼顾算法的效率和最优性。此算法分为三个部分,第一部分地图前处理,为确保路径安全无碰撞先进行障碍物膨胀处理,再借鉴基于采样的方法思想,但对地图特征进行定向采样,避免了基于采样的算法的随机性带来的路径成本过高问题。第二部分邻接矩阵构建,将采样所得特征点与始末点连接,将各点坐标及通断信息以邻接矩阵存储。第三部分路径搜索,用邻接矩阵替代原地图,并使用基于搜索的算法找出最优解,此时邻接矩阵信息量远低于原地图,避免了基于搜索的算法在处理大量节点时效率低下的问题。将改进的A*算法与传统A*路径规划算法在栅格地图中进行仿真对比。结果表明,虑移动机器人外围尺寸的障碍物膨胀处理能够确保规划出的路径是安全无碰撞的。改进A*算法的路径更短,冗余拐点更少,规划效率更高,特别是路径总转角降低达到60%,同地图再次规划时的规划效率可提升40%。
关键词
全局路径规划
移动机器人
地图特征
改进A*算法
Keywords
Global Path Planning
Mobile Robot
map
feature
improv
ed A*
algorithm
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用
贺英
冯天瑾
曹均阔
《中国海洋大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2004
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法
王振亚
姚立纲
蔡永武
张俊
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021
25
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种对地图特征定向采样的改进A*算法
赵梓辛
肖世德
靳天石
杨明亮
《机械设计与制造》
北大核心
2022
3
在线阅读
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职称材料
已选择
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