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1.
基于核映射稀疏表示分类的轴承故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
朱启兵  杨宝  黄敏 《振动与冲击》2013,32(11):30-34
针对传统稀疏表示分类算法在低维空间分类精度难以保证问题,论文提出了基于核映射的稀疏表示分类算法。采用核映射方法获得了低维样本在高维空间的坐标,改善了样本间的线性可分度;在此基础上,利用稀疏表示分类算法获得样本在高维空间上的稀疏解。经滚动轴承故障分类实验验证:新算法对核参数具有较高的鲁棒性;可明显提高分类精度。  相似文献   
2.
为了满足水产养殖智能化的要求,设计了水产养殖中水质参数的远程实时监控系统,该系统由基于传感器节点,汇聚节点的水质参数无线监测网络和远程数据管理节点组成。采用以CC2430为核心的ZigBee模块传感器节点方案,构建基于ZigBee协议的无线传感网,实现水质数据采集;应用以ARM9微处理器S3 C2410开发的汇聚节点实现数据的汇聚和GPRS无线通信实现远程数据的传输。利用ZigBee技术和GPRS技术,此系统不仅满足了无线数据采集和数据传输的相关指标要求,而且有效地解决了水产养殖系统中布线困难、节点不可移动、不易维护等问题,满足了水产养殖中水质监测的需要。  相似文献   
3.
基于支持向量机的不平衡数据分类算法的研究*   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对不平衡数据分类问题,提出了基于Smote与核函数修改相结合的算法。首先用Smote方法处理数 据,降低不平衡度;然后以黎曼几何为依据,利用保角变换,对核函数进行修改,提高支持向量机的分类泛化能 力;最后用修改后的支持向量机对新的数据进行处理。实验结果表明,这种方法能在保持整体正确率的前提下 有效地提高少数类样本的分类准确率。  相似文献   
4.

针对烟花算法(FA) 寻优过程中粒子间信息交流少、对最优点位置不在原点和原点附近的目标函数求解能力差的缺点, 提出带有引力搜索算子的烟花算法(FAGSO). 算子利用粒子间相互引力作用对粒子维度信息进行改善, 以提高算法的优化性能. 6 个标准和增加位置偏移测试函数的仿真结果表明, FAGSO相比于FA、粒子群算法和引力搜索算法, 在寻优速度和寻优精度方面有更好的优化性能.

  相似文献   
5.
汪靓  杨宇  黄敏  朱启兵 《激光技术》2022,46(6):841-849
为了解决由于油桃表面颜色特征复杂所带来的早期机械损伤难以检测问题, 提出了一种基于偏振成像技术的早期损伤检测分类模型。采用分焦平面偏振成像方法一次性获取油桃在4个偏振方向下的偏振图像, 利用双线性插值和低照度增强(LIME)对偏振图像进行预处理, 以提高运行实时性并降低水果曲率变化的影响; 提取偏振图像中像素的颜色特征和灰度共生矩阵(GLCM)特征, 分别用于训练两个最小二乘支持向量机(LSSVM)分类模型; 通过理论分析和实验仿真, 最后利用两个分类模型的串联(color-LSSVM→GLCM-LSSVM model)实现了油桃机械损伤的早期检测。结果表明, 该分类器模型对油桃正常和损伤区域的检测精确率达到95.68%, 召回率达到93.29%。分焦平面偏振成像技术在深色系水果的早期损伤无损检测领域具有良好的应用前景。  相似文献   
6.
提出一种新的局部时空特征描述方法对视频序列进行识别和分类。结合SURF和光流检测图像中的时空兴趣点,并利用相应的描述子表示兴趣点。用词袋模型表示视频数据,结合SVM对包含不同行为的视频进行训练和分类。为了检测这种时空特征的有效性,通过UCF YouTube数据集进行了测试。实验结果表明,提出的算法能够有效识别各种场景下的人体行为。  相似文献   
7.
针对非负矩阵分解算法在样本维数过高情况下收敛效果差的问题,提出了一种核矩阵非负分解算法。通过核映射方法获得表征样本间相似度的核矩阵,以减小样本类内散度,增大样本类间散度,从而改善样本内部噪声干扰,提高样本间的线性可分度;再将核矩阵在非负条件约束下分解为基向量及其加权系数矩阵,用系数矩阵作为原样本特征。经人脸图像特征提取与分类实验验证,新算法可更好地提取高维人脸图像的低维特征,提高分类正确率。  相似文献   
8.
由于太阳辐射的随机性很大,同时考虑到传统方法建立的单一最小二乘支持向量机(least square supportvector machine,LSSVM)模型精度不高,该文提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)局部均值分解(local mean decomposttion,LMD)和与机器学习方法 LSSVM联合的逐时太阳辐照度预测模型。先利用信号处理算法EMD及LMD将时间顺序数据分解成一系列相对平稳的分量序列,再对各子序列分别建立LSSVM预测模型,最后将各子序列预测结果进行叠加得到最终预测值。仿真结果表明,该模型取得比单一模型更好的预测效果,均方根误差精度可提高24.59%。  相似文献   
9.
10.
基于高光谱散射图像的苹果压缩硬度和汁液含量无损检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
压缩硬度和汁液含量是衡量苹果内部品质的两项重要指标。采用高光谱散射图像技术对苹果压缩硬度和汁液含量进行预测。已有研究表明,高光谱图像含有丰富的波谱信息,光谱值与测量值之间存在严重的非线性关系,简单的线性建模方法不能达到较高的预测精度。最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS_SVM)作为一种非线性建模工具,已用于解决小样本、非线性和高维数等实际问题。针对580个‘RedDelicious’苹果的高光谱散射图像,提取600~1000nm范围内的波谱信息,采用LS_SVM建立苹果的压缩硬度和汁液含量模型。研究结果表明,LS_SVM压缩硬度预测模型的相关系数为Rp=0.795,预测均方差为RMSEP=10.4KN/m,汁液含量的相关系数为Rp=0.568,预测均方差为RMSEP=1.20cm2,高于传统的偏微分最小二乘(PartialLeastSquares,PLS)建立的压缩硬度,模型精度Rp=0.744,RMSEP=11.4KN/m,汁液含量模型精度Rp=0.539,RMSEP=1.23cm2。  相似文献   
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