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基于GARCH模型MSVM的轴承故障诊断方法被引量：8: 1; 作者陶新民徐晶 +1 位作者杨立标刘玉《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期11-15,236-237,共5页; 针对振动信号因非平稳性导致自回归(AR)模型无法有效描述信号特征的不足,提出一种基于广义自回归条件异方差(GARCH)模型多类支持向量机(MSVM)的故障诊断方法。该方法首先利用GARCH模型拟合各种故障信号,将所得模型参数作为故障诊断特征,... 展开更多; 关键词故障诊断GARCH模型多类支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MSVM的多品种小批量动态过程在线质量智能诊断被引量：12: 2; 作者刘玉敏周昊飞《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第17期2356-2363,共8页; 提出了基于多分类支持向量机(MSVM)的多品种、小批量动态过程在线质量智能诊断方法。离线训练时,提取异常模式仿真数据的小波重构特征,对MSVM识别和估计模型进行训练和测试,同时建立异常因素诊断库;在线诊断时,对"监控窗口"... 展开更多; 关键词多品种小批量质量异常模式小波重构分类支持向量机(msvm) 在线智能诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于支持向量机的齿轮箱故障诊断方法被引量：17: 3; 作者吴德会《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2008年第4期338-342,共5页; 提出了一种基于多分类支持向量机(简称MSVM)的齿轮箱故障诊断方法。先根据齿轮箱故障机理和振动特点,探讨了齿轮箱故障诊断试验方案。再测取齿轮箱振动信号,并提取了能反映齿轮箱运转信息的时频域特征参数。通过结合投票法和决策树的基... 展开更多; 关键词故障诊断决策齿轮箱多分类支持向量机人工神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种SRBCT亚型识别与特征基因选取方法被引量：1: 4; 作者何爱香朱云华安凯《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第3期223-226,共4页; 基于基因表达谱提出了一种选取特征基因并使用多类支持向量机(MSVM)进行肿瘤亚型识别的方法。就小圆蓝细胞瘤(SRBCT)的亚型识别问题,以组间和组内平方和比率(BSS/WSS)作为衡量基因分类重要性的标准,据此选择基因构造若干MSVM模型,由分... 展开更多; 关键词多类支持向量机基因表达谱特征选取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于统计分析和多支持向量机的风电功率坡度事件分类预测被引量：1: 5; 作者李福东吴敏冯高熠《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1971-1976,共6页; 为准确评估风电功率变化行为的影响,优化风电系统控制,提出了基于统计分析和多支持向量机的风电功率坡度事件分类预测方法.通过对风电功率坡度事件进行定义和分类,利用风电场的实际运行数据,对不同统计周期和不同方向的坡度事件幅度分... 展开更多; 关键词风电功率坡度事件多支持向量机类别预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多分类支持向量机的智能辅助质量诊断研究被引量：5: 6; 作者吴德会《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1689-1692,1696,共5页; 在分析比较目前常用的质量辅助诊断方法局限性的基础上,提出了一种基于多分类支持向量机(SVM)的质量控制图智能诊断新方法。该方法以SVM技术为智能核心,较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量... 展开更多; 关键词小批量质量诊断多分类支持向量机决策树; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GARCH模型MSVM的轴承故障诊断方法被引量：8: 1; 作者陶新民徐晶杨立标刘玉; 机构哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江科技学院数力系; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期11-15,236-237,共5页; 基金中国博士后科学基金(20090450119) 中国博士点新教师基金(20092304120017) 黑龙江省博士后基金(LBH-Z08227); 文摘针对振动信号因非平稳性导致自回归(AR)模型无法有效描述信号特征的不足,提出一种基于广义自回归条件异方差(GARCH)模型多类支持向量机(MSVM)的故障诊断方法。该方法首先利用GARCH模型拟合各种故障信号,将所得模型参数作为故障诊断特征,以MSVM作为故障诊断方法。试验结果验证了GARCH模型方法的可行性和有效性,同时将该方法同基于AR模型的方法及其改进方法进行比较,结果表明该方法在诊断率及诊断时间上都有明显提高。; 关键词故障诊断GARCH模型多类支持向量机; Keywords fault diagnosis GARCH model multi-class support vector machine(msvm); 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TP306 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MSVM的多品种小批量动态过程在线质量智能诊断被引量：12: 2; 作者刘玉敏周昊飞; 机构郑州大学; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第17期2356-2363,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(71272207 61271146 U1204702); 文摘提出了基于多分类支持向量机(MSVM)的多品种、小批量动态过程在线质量智能诊断方法。离线训练时,提取异常模式仿真数据的小波重构特征,对MSVM识别和估计模型进行训练和测试,同时建立异常因素诊断库;在线诊断时,对"监控窗口"数据特征的过程模式及参数进行识别与估计,而后利用异常因素诊断库实现对多品种、小批量动态过程实时在线智能诊断。某精密轴加工过程实例验证了该智能诊断方法的有效性。; 关键词多品种小批量质量异常模式小波重构分类支持向量机(msvm) 在线智能诊断; Keywords multi-variety and small-batch quality abnormal pattern wavelet reconstruction multi support vector machine（msvm） on-line intelligent diagnosis; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH165 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于支持向量机的齿轮箱故障诊断方法被引量：17: 3; 作者吴德会; 机构九江大学数字控制技术与应用江西省重点实验室清华大学电机工程与应用电子技术系; 出处《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2008年第4期338-342,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(编号:50705039) 江西省教育厅科技资助项目(编号:2007328); 文摘提出了一种基于多分类支持向量机(简称MSVM)的齿轮箱故障诊断方法。先根据齿轮箱故障机理和振动特点,探讨了齿轮箱故障诊断试验方案。再测取齿轮箱振动信号,并提取了能反映齿轮箱运转信息的时频域特征参数。通过结合投票法和决策树的基本思想,有针对性地构造了多分类支持向量机决策结构并将其应用于齿轮箱故障诊断。实际齿轮箱故障诊断试验结果表明,该决策结构较好地解决了小样本学习问题,避免了人工神经网络进行诊断时出现的过学习、收敛速度慢、泛化能力弱等缺点,能有效应用于齿轮箱故障诊断。; 关键词故障诊断决策齿轮箱多分类支持向量机人工神经网络; Keywords fault diagnosis decision gearbox multi-class support vector machine (msvm) artificial neural network (ANN); 分类号 TH132 [机械工程—机械制造及自动化] TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种SRBCT亚型识别与特征基因选取方法被引量：1: 4; 作者何爱香朱云华安凯; 机构山东工商学院信电学院中国空间技术研究院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第3期223-226,共4页; 文摘基于基因表达谱提出了一种选取特征基因并使用多类支持向量机(MSVM)进行肿瘤亚型识别的方法。就小圆蓝细胞瘤(SRBCT)的亚型识别问题,以组间和组内平方和比率(BSS/WSS)作为衡量基因分类重要性的标准,据此选择基因构造若干MSVM模型,由分类错误率确定了含25个基因的特征集合,并利用基于相关距离的冗余分析方法去除冗余,得到15个特征基因。基于该特征子集构造的MSVM在测试集上取得100%的预测准确率。与相关文献的比较表明了该方法的有效性和可行性。; 关键词多类支持向量机基因表达谱特征选取; Keywords Multi-category support vector machine（msvm） gene expression profiles feature selection; 分类号 TP391.4 [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

题名基于统计分析和多支持向量机的风电功率坡度事件分类预测被引量：1: 5; 作者李福东吴敏冯高熠; 机构中南大学信息科学与工程学院湖南省电力公司培训中心大唐华银城步新能源公司; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1971-1976,共6页; 基金国家自然科学基金(60974045) 国家杰出青年科学基金(60425310)资助项目; 文摘为准确评估风电功率变化行为的影响,优化风电系统控制,提出了基于统计分析和多支持向量机的风电功率坡度事件分类预测方法.通过对风电功率坡度事件进行定义和分类,利用风电场的实际运行数据,对不同统计周期和不同方向的坡度事件幅度分布和时间段分布进行了统计分析,找到了功率坡度事件变化的内在规律.在此基础上,将二元支持向量机(Support Vector Machine,SVM)拓展到多支持向量机(Multiple Support Vector Machines,MSVMs),建立了对功率坡度事件类别的一步和多步预测.实验结果表明,所提方法具有较高的坡度事件预测精度和稳定性,可以对风电功率变化进行准确的风险预测,有利于风电系统的优化控制.; 关键词风电功率坡度事件多支持向量机类别预测; Keywords wind power slope event multiple support vector machin（msvm） classification forecasting; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多分类支持向量机的智能辅助质量诊断研究被引量：5: 6; 作者吴德会; 机构九江学院数字控制技术与应用江西省重点实验室清华大学电机工程与应用电子技术系; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1689-1692,1696,共5页; 基金江西省科技项目(2007328) 国家自然科学基金(50705039); 文摘在分析比较目前常用的质量辅助诊断方法局限性的基础上,提出了一种基于多分类支持向量机(SVM)的质量控制图智能诊断新方法。该方法以SVM技术为智能核心,较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在对小批量生产过程质量诊断时所表示出的过学习、泛化能力弱等缺点。另一方面,通过结合投票法和决策树的基本思想,所提方法拓展出对控制图混合型异常模式的识别能力,从而提高了对质量过程诊断的全面性和准确性。与其它几种常见人工智能方法质量诊断的效果进行对比,实验表明,所提方法容易实现、诊断精度高,为实现小批量加工过程的在线质量诊断与控制提供可行的思路。; 关键词小批量质量诊断多分类支持向量机决策树; Keywords small-batch quality diagnosis multi-class support vector machine（msvm） decision tree; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化]; 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	基于GARCH模型MSVM的轴承故障诊断方法	陶新民徐晶杨立标刘玉	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2010	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于MSVM的多品种小批量动态过程在线质量智能诊断	刘玉敏周昊飞	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种基于支持向量机的齿轮箱故障诊断方法	吴德会	《振动．测试与诊断》 EI CSCD	2008	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	一种SRBCT亚型识别与特征基因选取方法	何爱香朱云华安凯	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于统计分析和多支持向量机的风电功率坡度事件分类预测	李福东吴敏冯高熠	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于多分类支持向量机的智能辅助质量诊断研究	吴德会	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2009	5	在线阅读下载PDF 职称材料