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针对不同轴承数据特征选择困难和单个分类器方法在滚动轴承故障诊断中精度较低的问题,提出一种基于分类与回归树的Xgboost(e Xtreme Gradient Boosting)轴承故障诊断算法。Xgboost是包含多个分类器的集成学习方法。通过Xgboost的"提升"思想来提高滚动轴承故障诊断的精度。首先,从滚动轴承的振动信号中提取时域特征参数;然后利用Xgboost算法对滚动轴承故障进行诊断。将SQI-MFS实验平台的轴承振动数据,与传统分类器(支持向量机、邻近算法和人工神经网络)以及单个分类回归树的诊断结果相比,结果表明Xgboost在轴承故障诊断率上优于上述几种算法,且计算时间比传统提升决策树算法短。 相似文献
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基于切换定位技术的城市近郊快速路地图匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于蜂窝移动通信网络中切换定位技术的特点,提出一种城市近郊快速路地图匹配算法。以完备的导航电子地图和可靠的切换位置数据库作为地图匹配的前提条件,该算法首先选择切换在候选路段的发生频率和相邻切换间可能行驶路径选择概率依据贝叶斯决策理论建立相邻切换地图匹配置信函数,然后根据相邻切换地图匹配置信函数计算结果遵循连通性原则完成... 相似文献
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实时内存数据库分区模糊检验点策略 总被引:5,自引:0,他引:5
检验点技术是实时内存数据库恢复的关键技术之一.在分析实时内存数据库数据特征基础上,给出了综合考虑数据和事务定时约束的数据检验点优先级计算方法.然后,结合内存数据库段式存储结构,讨论了一种基于数据段检验点优先级的分区模糊检验点策略PFCS—SCP.通过性能测试,表明所提出的检验点策略能减低超截止期事务比率. 相似文献
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在故障诊断领域,通常采用信号处理技术提取特征,然后将特征输入到故障分类器中进行故障识别。对于提取特征部分,采用信号处理技术可以使故障诊断取得较好的效果,但是仍然存在不足之处:一是人为提取的特征很大程度上依靠专业的诊断知识;二是绝大多数方法都需要使用标签数据来进行故障特征分类,其中标签数据必须通过大量的实验才可以得到。提出一种基于深度编码网络的轴承故障新型智能诊断方法,可以克服上述故障诊断中存在的缺陷。为了验证该方法的有效性,利用具有不同健康状况的大量滚动轴承测量振动信号数据进行测试,实验结果表明效果良好。 相似文献
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1 工业自动化控制系统信息安全现状
现代工业基础设施包括电力、石油与天然气、水利、工业制造,以及交通控制等重点行业,构成了我国国民经济、现代社会以及国家安全的重要基础。工业基础设施的中关键应用、系统故障可能导致: 相似文献