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1.
人工神经网络在铁谱技术磨粒识别中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
铁谱技术在机械设备状态监测中得到了广泛的应用,磨粒识别是铁谱分析的一个关键环节,本文提出了一种基于神经网络的磨粒识别方法,利用前馈型神经网络模型对七种典型磨损磨粒进行了实例分析识别,取得了令人满意的结果。  相似文献
2.
粗糙集和证据理论在磨粒识别中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了便于对磨粒进行识别,首先利用粗糙集理论对磨粒参数信息进行约简,并形成待决策问题的经验决策表。然后,利用粗糙集理论和证据理论的关系,计算待决策信息的有关证据的基本概率指派和条件概率指派。最后,按照合成规则对上述条件概率指派进行合成,并根据决策规则对磨粒进行分类。  相似文献
3.
K-L变换在磨粒特征参数优化中的应用   总被引:2,自引:1,他引:1  
长期以来人们主要是利用专家的经验和知识,通过特征选择来建立磨粒的特征参数描述体系,此方法人为因素影响很大,而且缺乏理论依据。通过K-L变换则不同,它可以消除特征之间的相关性,从而有可能去掉那些带有较少信息的特征,同时保证不会带来很大的误差。研究表明K-L变换完全可以达到降低特征向量维数,建立最优特征参数体系的目的。  相似文献
4.
基于磨粒颜色特征的识别方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
磨粒监测是机械设备故障诊断的有效方法,其中磨粒的识别是目前研究的重点和难点,磨粒的颜色参数是识别磨粒的重要特征。基于对因子分析方法的介绍,将彩色磨粒图像提取的颜色变量减少为5个主要特征,简化了描述参数。结果表明,选择适合的HSV获得不同磨粒的空间分布,设置分割线,就可用于不同颜色的磨粒分类和识别。  相似文献
5.
磨粒类型识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
袁成清  严新平 《润滑与密封》2007,32(3):21-23,46
提出了一种有效的磨粒类型识别方法,该方法除了选用传统的磨粒形态特征参数,将表面粗糙度和表面纹理指数也作为重要的磨粒识别参数,选用面积、长度、圆度、纤维比率、体态比、边界分形维数、表面粗糙度.Sa.Sq,和表面纹理指数(Stdi)等9个参数,采用人工神经网络来识别磨粒类型,应用示例表明效果良好,提高了磨粒类型识别的精确度。  相似文献
6.
为克服传统磨粒识别分类器训练时需要大量特征样本的缺点,设计一种基于多元支持向量机(Multi-Support Vector Machine,Multi-SVM)的磨粒识别分类器.支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法,在小样本和高维二元分类方面有非常突出的优点.实验证明,依据此优点设计的多元支持向量机磨粒分类器模型,不仅可以在小样本情形下对模型进行快速训练,而且可以快速识别多种磨粒类型,同时识别率也比传统的神经网络方法有较大提高,从而达到了提高设备监测和故障诊断效率的目的.  相似文献
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