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在线序列ELM算法及其发展
被引量：
11
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作者
杨乐
张瑞
《西北大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期885-889,896,共6页
目的综述在线序列ELM算法及其改进,为相关研究者提供该研究方向的发展历史和最新结果。方法从在线序列ELM的基本思想与基本理论出发,通过分析总结其优点与不足,概括基于不同角度的在线序列ELM算法改进。结果对在线序列ELM算法及其发展...
目的综述在线序列ELM算法及其改进,为相关研究者提供该研究方向的发展历史和最新结果。方法从在线序列ELM的基本思想与基本理论出发,通过分析总结其优点与不足,概括基于不同角度的在线序列ELM算法改进。结果对在线序列ELM算法及其发展进行了全面系统的分析、归纳和总结。结论在线序列ELM算法的主要发展方向可聚焦于:如何建立新的可调整网络结构的在线序列ELM算法,以及如何提高算法稳定性两个方面。
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关键词
elm
算法
在线序列
elm
算法
网络结构
算法稳定性
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职称材料
一种用于GIS本体机械缺陷诊断和定位的在线异声监测装置
被引量：
1
2
作者
王喆
高伟
+1 位作者
杨帆
雷渊
《电子测量技术》
2018年第21期103-108,共6页
设计了一种用于在线诊断和定位地理资讯系统(GIS)设备缺陷的装置,旨在解决缺乏GIS全息声音数据库的问题,同时可实现对GIS设备机械故障的在线监测。该装置由前端异声在线采集设备、多模通信模块和主站服务器平台软件构成。前端异声在线...
设计了一种用于在线诊断和定位地理资讯系统(GIS)设备缺陷的装置,旨在解决缺乏GIS全息声音数据库的问题,同时可实现对GIS设备机械故障的在线监测。该装置由前端异声在线采集设备、多模通信模块和主站服务器平台软件构成。前端异声在线采集设备在工作时首先使用双通道异声采集传感器获取GIS设备运行时的声音数据,其次基于快速核独立分量分析技术对采集的声波信号进行滤噪,再次利用双谱分析提取滤噪后声波信号的高阶概率结构,并以此作为声波信号的特征向量,最后计算该特征向量与正常状态下特征空间的偏离程度。当偏离超过设定阈值时认定当前信号为疑似故障信号,保存并压缩疑似故障信号的所有数据,同时通过多模通信模块将压缩的数据回传至主站服务器。主站服务器平台基于在线序列超限学习机构建了一种故障诊断模型,当接收到疑似故障信号后,计算其固有模态函数能量熵,并输入故障诊断模型以获取对疑似故障信号的进一步分析和诊断。实验结果表明,采用了前端异声在线采集设备的故障诊断算法,其准确率随数据量的增加而提高,不采用前端设备的准确率则随之降低。这种方法可利用逐步完善的GIS全息声音数据库不断提升故障诊断模型的性能,可实时监测GIS设备的运行状态。
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关键词
GIS机械故障
异声采集
在线序列超限学习机
特征向量
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职称材料
题名
在线序列ELM算法及其发展
被引量：
11
1
作者
杨乐
张瑞
机构
西北大学数学系
出处
《西北大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期885-889,896,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61075050)
文摘
目的综述在线序列ELM算法及其改进,为相关研究者提供该研究方向的发展历史和最新结果。方法从在线序列ELM的基本思想与基本理论出发,通过分析总结其优点与不足,概括基于不同角度的在线序列ELM算法改进。结果对在线序列ELM算法及其发展进行了全面系统的分析、归纳和总结。结论在线序列ELM算法的主要发展方向可聚焦于:如何建立新的可调整网络结构的在线序列ELM算法,以及如何提高算法稳定性两个方面。
关键词
elm
算法
在线序列
elm
算法
网络结构
算法稳定性
Keywords
extreme learning machine （
elm
）
online sequence elm （os-elm）
network architecture
stability
分类号
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
一种用于GIS本体机械缺陷诊断和定位的在线异声监测装置
被引量：
1
2
作者
王喆
高伟
杨帆
雷渊
机构
国网陕西省电力公司榆林供电公司
出处
《电子测量技术》
2018年第21期103-108,共6页
文摘
设计了一种用于在线诊断和定位地理资讯系统(GIS)设备缺陷的装置,旨在解决缺乏GIS全息声音数据库的问题,同时可实现对GIS设备机械故障的在线监测。该装置由前端异声在线采集设备、多模通信模块和主站服务器平台软件构成。前端异声在线采集设备在工作时首先使用双通道异声采集传感器获取GIS设备运行时的声音数据,其次基于快速核独立分量分析技术对采集的声波信号进行滤噪,再次利用双谱分析提取滤噪后声波信号的高阶概率结构,并以此作为声波信号的特征向量,最后计算该特征向量与正常状态下特征空间的偏离程度。当偏离超过设定阈值时认定当前信号为疑似故障信号,保存并压缩疑似故障信号的所有数据,同时通过多模通信模块将压缩的数据回传至主站服务器。主站服务器平台基于在线序列超限学习机构建了一种故障诊断模型,当接收到疑似故障信号后,计算其固有模态函数能量熵,并输入故障诊断模型以获取对疑似故障信号的进一步分析和诊断。实验结果表明,采用了前端异声在线采集设备的故障诊断算法,其准确率随数据量的增加而提高,不采用前端设备的准确率则随之降低。这种方法可利用逐步完善的GIS全息声音数据库不断提升故障诊断模型的性能,可实时监测GIS设备的运行状态。
关键词
GIS机械故障
异声采集
在线序列超限学习机
特征向量
Keywords
GIS mechanical failure
anomalous sonic acquisition
online
sequence
over-limit learning machine(
os-elm
)
eigenvector
分类号
TN919.82 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在线序列ELM算法及其发展
杨乐
张瑞
《西北大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2012
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种用于GIS本体机械缺陷诊断和定位的在线异声监测装置
王喆
高伟
杨帆
雷渊
《电子测量技术》
2018
1
在线阅读
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职称材料
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参考文献
引证文献
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