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针对振动信号非平稳性和特征优化选择的问题,提出一种基于EMD和GA-PLS的特征选择算法。在该算法中,首先,采用EMD方法将振动信号分解成多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对IMF分量建立自回归(AR)模型,以AR模型系数和残差作为初始特征向量,然后,遗传算法与偏最小二乘法相结合(GA-PLS)的算法对初始特征向量进行筛选得到新的特征向量,最后,以新的特征向量为输入,建立分类器,用来识别手动换向阀的工作状态和判断故障类型。实验结果表明,采用该特征选择算法能准确地选择出特征,并能应用于手动换向阀的故障诊断 相似文献
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电影评分是观众选择电影消费的一个重要依据。针对当前电影评分预测模型涵盖电影信息少、算法较为单一、预测准确性不高等问题,本文融合了电影特征信息与电影文本信息,提出了一种基于文本矢量特征的电影评分预测模型。首先,基于Word2Vec模型对分词后的电影文本进行向量化处理;然后,通过TF-IDF算法给予每个词向量对应的权重,生成文本矢量特征信息;最后,文本矢量特征信息和电影特征信息一起输入到LSTM (Long Short Term Memory networks,长短期记忆网络)模型进行评分预测。实验结果表明,对比单一的机器学习模型以及电影特征信息模型,该模型的准确率有明显的提高,可以有效地预测出电影的评分。 相似文献
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基于粒子群优化的故障特征提取技术研究 总被引:6,自引:4,他引:2
齿轮传动箱的故障征兆,可以通过不同的特征参量表现出来.传动箱工作过程中,由于响应信号成分复杂,提取其敏感的故障特征信息非常困难.故障程度、部位和类型等对特征参量的敏感程度差别很大,通过传统的特征提取和分析方法可以建立庞大的特征参量集.如何从众多的特征参量中确定可靠有效的故障特征参量,如何根据故障对特征参量的敏感程度优化筛选特征参量集,是实现实时在线故障诊断亟待解决的一个问题.针对传动箱故障特征选择问题,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的特征选择方法.将粒子群优化技术用于研究传动箱振动响应信号的分析与处理,用于故障诊断特征参量集的提取与优化,形成了适合该齿轮传动箱的有效故障特征参量,从而建立了与齿轮传动箱故障现象密切相关的特征参量集.把此算法应用到齿轮传动箱故障诊断中,结果证明,该算法有很好的效果,提高了诊断精度,比常用的梯度下降算法具有更快的优化速度. 相似文献
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为了减小在目标跟踪过程中目标形变和复杂背景变化对跟踪效果的影响,提出一种基于混合相关滤波信息融合再检测的目标跟踪算法。首先,利用相关滤波算法提取到目标的方向梯度直方图HoG特征,利用颜色模板得到目标的颜色特征,计算两个模板的采样得分;其次,再将两者的特征信息用线性组合的形式进行特征信息融合确定目标位置,跟踪过程中,根据设定的阈值条件选择两个模板采样较大的得分再检测目标的位置;最后,输出所有帧目标位置的结果。与其他的算法进行比较,该算法在应对目标形变和背景杂波方面有较好的跟踪效果。 相似文献
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研究了被广泛应用于互联网流量分类的朴素贝叶斯分类方法的性能特点,针对此方法在给定类别下给出的所有流量特征同等重要并且是独立的假设在现实中难以满足,致使分类准确率不高的问题,提出一种基于特征加权的朴素贝叶斯流量分类算法。该算法基于NetFlow记录的特征信息,采用特征选择算法ReliefF和相关系数方法计算每个特征的权重值,然后将网络流量分配至后验概率最大的应用类别中。实验结果表明,这种基于特征加权的朴素贝叶斯算法具有超过94%的分类准确率,并且维持了朴素贝叶斯方法简单高效、分类稳定的特性,可以满足当前高带宽网络流量分类的需求。 相似文献
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高维故障特征数据易影响诊断的处理速度和识别率,而传统单目标特征选择算法易融入主观偏好,从而影响特征选择的质量。为此,提出一种无监督的多目标进化特征选择算法。采用熵度量作为相关度目标,采用相关系数的概念设计了冗余度目标,算法同时将这两个目标作为优化对象;利用样本在各个特征上的分布信息,设计了导向性的种群初始化过程和变异算子,以提高算法的优化能力;还利用集成的方法得到了所有特征的重要度序列。对5组UCI数据和3组往复式压缩机故障数据的测试结果表明,该算法比已有的几种特征选择算法更具优势。 相似文献
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为解决高维空间下基于密度的离群点检测的低精度和高计算量的问题,提出基于特征选择和子空间搜索的离群点检测算法。该算法先通过特征选择选择数据的主要属性,然后对这些属性进行子空间搜索,从而有效的降低维数和避免全局搜索。最后通过一个数据集的实验来说明该算法的有效性。 相似文献
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研究了仿生人眼视觉注意机制,采用目标导引概率图作为自上而下的信息,通过调制基于目标显著特征的自下而上信息,实现行人目标检测的方法。首先,对相似场景的目标样本图像提取尺度不变特征变换(SIFT)特征,基于贝叶斯公式,采用高斯混合模型(GMM)建立目标导引概率模型,利用期望最大(EM)算法和狄利克雷过程(DP)自动估计模型参数;进而,对一副待检测图像,采用已估概率模型计算图像中每一像元的目标似然性,形成导引概率图作为自上而下的信息;同时,针对行人目标,模拟中央-外周机制计算多尺度的肤色特征和竖直方向特征,形成基于目标显著特征的自下而上信息;最后,将两者结合得到候选目标区域,再通过提取候选区域的积分梯度直方图和等价的局部二值模式(LBP)特征,输入到级联支持向量机(SVM)分类器,验证并得到目标检测结果。基于实拍数据库和复旦大学-宾夕法尼亚大学行人数据库的大量实验表明,对概率模型的这种改进能显著提升行人目标预测效果,且检测算法在整体上优于传统检测算法。 相似文献
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基于供应链管理的供应商选择问题初探 总被引:56,自引:3,他引:53
首先讨论了供应链环境下选择供应商的意义,然后建立了供应商选择的评价指标体系,重点讨论了应用TOPSIS 方法对供应商选择的模型及算法,最后用一个简单的案例进行了说明。 相似文献
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《中国计量学院学报》2017,(1):29-34
利用机器视觉评定小模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定小模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取小模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用小模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel. 相似文献
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集成小波神经网络在故障诊断中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法。基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合。给出了系统的实现策略和子网络的组建原则。从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用各种特征信息,可以有效的提高确诊率。 相似文献
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