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特征降维下基于LSSA-SVM的转子系统故障诊断模型
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作者 史宗帅 亚森江·加入拉 +1 位作者 崔鹏飞 靳鹏飞 《机电工程》 北大核心 2025年第3期463-471,500,共10页
针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,... 针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,采用小波分析技术对原始的转子振动信号进行了去噪处理,通过提取信号的时域特征以精确表征不同的转子故障状态,确保了该特征在噪声干扰下仍能清晰反映故障模式;然后,采用PCA对所提取的高维特征进行了降维处理,有效减少了冗余信息和噪声干扰,保留了最具代表性的关键特征,从而提高了特征提取的效率与诊断的可靠性;最后,设计了Levy飞行策略,对SSA进行了改进,得到了改进后的麻雀搜索算法(LSSA),以优化SVM的参数选择,进一步提升了分类器的泛化能力,利用改进的算法增强了该模型在复杂、有噪声环境下的诊断性能。研究结果表明:通过在多个含噪声的转子故障数据集上进行实验,该方法的故障诊断准确率达到了98.5%,相较于传统诊断方法,其具有更强的鲁棒性和较高的诊断精度,特别是在有噪环境中的优势更为明显。该方法有效解决了噪声干扰对故障诊断精度的影响问题,显著提高了转子故障诊断的准确性和稳定性,为实际工程中的转子故障诊断提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 飞行 改进的麻雀搜索算法 支持向量机 成分分析 成分分析特征 小波阈值函数去噪
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基于核主成分分析BP_Ada Boost算法的数控铣床故障诊断 被引量:7
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作者 朱翔 谢峰 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1292-1297,共6页
刀具是数控铣床加工过程的关键零部件,其长期处于高速加工状态极其容易出现故障。针对数控铣床加工过程中刀具的磨损状态数据少、诊断效率低、维护成本高、缺乏有效的诊断方法的问题,提出了利用小波包分析与核主成分分析提取特征,然后利... 刀具是数控铣床加工过程的关键零部件,其长期处于高速加工状态极其容易出现故障。针对数控铣床加工过程中刀具的磨损状态数据少、诊断效率低、维护成本高、缺乏有效的诊断方法的问题,提出了利用小波包分析与核主成分分析提取特征,然后利用BP_AdaBoost算法对刀具磨损状态进行诊断的方法。通过在数控铣床的加工工件与其夹具间安装测力仪及安装加速度传感器,来采集立铣刀振动信号与切削力信号;然后对振动信号与切削力信号进行小波包分析处理,将处理好的信号进行核主成分分析(KPCA),降维以后作为立铣刀磨损状态的特征向量;最后利用得到的特征向量训练和验证BP_AdaBoost分类模型。实验结果表明BP_AdaBoost算法比SVM算法能更有效实现对数控铣床的刀具磨损状态的评估。 展开更多
关键词 刀具磨损状态 切削力信号 加速度信号 小波包分析 主成分分析降维 BP_AdaBoost
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融合PCA和ESN的交通流周期预测模型 被引量:4
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作者 李慧 奚园园 +1 位作者 马宇鑫 张瑞梅 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期20-26,共7页
针对传统交通流多步预测精度低的问题,提出了一种交通流周期预测模型。该模型结合交通流的周期性特征重构时间序列,并引入主成分分析降维思想,利用回声状态网络模型进行交通流时间序列预测,同时采用自适应扰动粒子群算法优化模型中的重... 针对传统交通流多步预测精度低的问题,提出了一种交通流周期预测模型。该模型结合交通流的周期性特征重构时间序列,并引入主成分分析降维思想,利用回声状态网络模型进行交通流时间序列预测,同时采用自适应扰动粒子群算法优化模型中的重要参数。将该模型应用到实际交通流时间序列中进行有效性验证,其预测结果的平均绝对百分比误差为9.8%,比传统回声状态网络多步预测模型降低了12.7%。实验结果表明,该模型可有效地避免预测结果延迟问题并大幅提高多步预测的精度。 展开更多
关键词 时间序列 交通流预测 回声状态网络 主成分分析降维
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基于指数权重局部聚合向量特征的轮毂型号识别 被引量:2
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作者 张典范 管永来 +1 位作者 张丽 程淑红 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期670-675,共6页
在轮毂型号识别过程中,为了能在大量轮型库中快速识别正确的轮型,提出了基于指数权重局部聚合向量(VLAD)特征的轮型识别方法。VLAD特征是针对BOW特征的改进版,用待分类特征和聚类中心的累积残差代替特征的累加数目,采用四近邻软分配的... 在轮毂型号识别过程中,为了能在大量轮型库中快速识别正确的轮型,提出了基于指数权重局部聚合向量(VLAD)特征的轮型识别方法。VLAD特征是针对BOW特征的改进版,用待分类特征和聚类中心的累积残差代替特征的累加数目,采用四近邻软分配的查找方式,相对于一对一的分配规则具有更好的鲁棒性。最后把得到的VLAD向量进行主成分分析降维,并在降维VLAD的基础上将指数权重和VLAD向量的各数据相乘以削减个别不稳定值,最后通过特征向量的对比来找到最相似图片,识别过程具有非接触、灵活、准确的优点,实验表明在提高图片识别率的同时也具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 计量学 轮型识别 局部聚合向量 聚类 主成分分析降维 指数权重
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基于关键点逐层重建的人脸图像超分辨率方法 被引量:16
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作者 傅天宇 金柳颀 +1 位作者 雷震 李子青 《信号处理》 CSCD 北大核心 2016年第7期834-841,共8页
本文提出一种通过基于关键点逐层重建的人脸图像超分辨率方法。该方法考虑到五官和眉毛局部部位的细节对超分重建的重要意义,本文提出对人脸关键点附近局部区域分别训练超分映射函数,并采用逐层迭代重建实现人脸超分的方法,减小直接重... 本文提出一种通过基于关键点逐层重建的人脸图像超分辨率方法。该方法考虑到五官和眉毛局部部位的细节对超分重建的重要意义,本文提出对人脸关键点附近局部区域分别训练超分映射函数,并采用逐层迭代重建实现人脸超分的方法,减小直接重建目标图像的难度。针对超分映射函数,本文采取了线性和非线性两种学习方法,其中线性方法采用主成分分析(PCA),非线性方法采用自编码网络(Auto Encoder)。在超分重建阶段,先采用双线性插值作为初始化,进而利用学习得到的超分映射函数计算局部人脸图像超分,叠加到全局人脸图像,实现整体超分。基于关键点的人脸超分辨率图像质量较其他超分方法在五官的细节上有更好的效果,本文提出的方法在实验数据集上展现了良好的超分结果,验证了低分辨率证件照情况下的人脸识别的有效性。 展开更多
关键词 分层网络 关键点 自编码 主成分分析降维 线性回归
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基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法 被引量:6
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作者 钟佩思 刘敬华 +1 位作者 刘梅 倪伟 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第5期197-202,共6页
为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对S... 为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明:本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。达到了准确、实时的工件定位目的。 展开更多
关键词 加速分割测试特征 加速鲁棒特征 成分分析算法 双目视觉 工件定位
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Gabor小波幅值和相位特征人脸识别方法比较 被引量:3
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作者 徐永红 侯景 +1 位作者 赵艳茹 洪文学 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第15期195-200,共6页
对采用Gabor幅值、Gabor相位以及Gabor幅值加相位结合这三种方法,在同等条件基础上对所提取的特征进行分块,用PCA降维,采用最近邻分类规则进行识别并比较结果。在ORL、Yale、Indian、YaleBE、PIE和FERET六个数据库进行比较研究的结果表... 对采用Gabor幅值、Gabor相位以及Gabor幅值加相位结合这三种方法,在同等条件基础上对所提取的特征进行分块,用PCA降维,采用最近邻分类规则进行识别并比较结果。在ORL、Yale、Indian、YaleBE、PIE和FERET六个数据库进行比较研究的结果表明,Gabor小波相位特征对光照有较高的鲁棒性,在光照变化明显的Yale和YaleBE数据库识别效果最好,而Gabor小波幅值加相位特征具有表情和时间变化的鲁棒性,在FERET的fb、dup1、dup2测试集上获得了较高的识别率。 展开更多
关键词 人脸识别 GABOR小波 Gabor幅值和相位特征 成分分析(PCA) 最近邻分类
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未知状况下光伏发电系统运行状态评估方法 被引量:2
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作者 秦利华 刘光宇 +1 位作者 谷雨 薛安克 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第12期68-70,共3页
针对在先验知识较少的状况下对大规模光伏发电系统的运行状态评估极为困难的问题,建造了新一代太阳能电站。首先对其在不同的工作环境下产生的多维监测数据进行主成分分析(PCA)降维;然后使用层次聚类分析,评估光伏电站运行状态。实验表... 针对在先验知识较少的状况下对大规模光伏发电系统的运行状态评估极为困难的问题,建造了新一代太阳能电站。首先对其在不同的工作环境下产生的多维监测数据进行主成分分析(PCA)降维;然后使用层次聚类分析,评估光伏电站运行状态。实验表明:该方法有效解决了在先验知识缺乏情况下对光伏电站的运行状态评估,具有重要的理论和应用价值。 展开更多
关键词 光伏发电系统 运行状态评估 成分分析(PCA) 层次聚类
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