基于模糊域和支持向量机的故障诊断方法

将模糊域分布和支持向量机相结合，提出了一种故障诊断的新方法，该方法将模糊域分布中的局部能量作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别．利用模糊域分布可以很好地刻画信号的时频局部化特征，与时一频平面特征提取相比，又可大大降低数据维数．对于不同类型的核函数分布，将其诊断结果进行比较，试验结果表明，基于模糊域的支持向量机故障分类无需核函数滤波就能取得最好的分类效果．     

基于神经网络和支持向量机的故障诊断

介绍了神经网络和支持向量机理论,对比分析两种理论的优缺点.通过试验,说明了神经网络和支持向量机在故障诊断中的应用方法,并通过改变学习样本数量,比较两种智能技术在故障诊断中的运用情况,验证了支持向量机在小样本情况下比神经网络具有更强的泛化能力.     

模糊支持向量机在汽轮机故障诊断中的应用

阐述了模糊支持向量机的原理。考虑到各类样本的不同影响,在基于风险的基础上,通过确定各个样本的模糊隶属度,引入模糊支持向量机的概念,将这一理论应用于汽轮机减速箱的故障诊断中,使一类样本点中只包含正常样本。实验结果表明了该方法的可行性与有效性。     

基于模糊理论与支持向量机的变压器故障诊断方法

摘 要:针对变压器结构的复杂性和故障机理的多样性,提出一种基于模糊理论和支持向量机的变压器故障诊断方法.该方法首先采用模糊理论对故障样本数据进行预处理,提取故障特征,再用支持向量机方法进行故障分类,通过采用一对多(1-α-r)的方法实现多目标分类,得出诊断结果.针对支持向量机参数不易确定的问题,采用多层动态自适应算法...     

基于K型核函数的支持向量机

提出了一个可行的支持向量核函数——K型核函数,由此得到了K型支持向量机.证明了K型核函数满足Mercer条件且是转移不变支持向量核函数,分析了K型核函数具有较小的计算量和计算时间代价,并且相应的K型支持向量机具有较高的精确性和较好的泛化能力,利用K型核函数得到了一种新型的K型支持向量机.最后给出了几个计算机模拟的实例,包括支持向量回归和支持向量分类,来说明K型支持向量机的优势.     

基于粗糙集和支持向量机的航空液压泵故障诊断

针对航空液压泵故障样本有限、故障数据同时具有不完备和冗余的特点,分析了液压泵柱塞球头游隙增大故障的原因和特点,对比了故障泵相对于正常泵的频域信号特征,提出了一种基于粗糙集和支持向量机的液压泵故障诊断方法.首先利用粗糙集对故障特征变量进行约简,去除冗余信息,在保证分类质量不变的前提下寻求描述系统故障特征的最小属性集合;然后再将经过粗糙集约简后的数据样本用于训练支持向量机来进行小样本的故障诊断.试验结果表明:采用粗糙集和支持向量机相结合的诊断方法适合于航空液压泵的高精度故障诊断.     

基于粗糙集和支持向量机的汽轮机组故障诊断

提出一种应用粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)对汽轮发电机组故障诊断的模型。将采集到的振动信号进行傅立叶变换得到频谱特征,然后使用粗糙集进行知识约简去除冗余属性,得到决策表,将决策表作为支持向量机分类器的训练样本。通过学习,使构建的SVM机器能反映属性特征和故障类型的映射关系以达到故障诊断的目的。测试结果表明,应用粗糙集约简和SVM机器学习是一种有效的诊断方法,它能使诊断速度加快,而且诊断结果简单有效,有推广应用的价值。     

基于支持向量机的模糊回归估计

针对给定的大规模数据集的回归估计问题，提出基于支持向量机的模糊回归估计方法.该方法把复杂的数据集看作多个群体的混合，每个群体采用单一的回归模型进行描述，使得大规模数据集的回归估计问题变成了一个多模型估计问题.在此基础上把支持向量机与模糊C聚类结合起来得到基于支持向量机的模糊回归模型，并给出了实现该模型回归估计的算法.该方法对大规模的数据样本进行模糊C聚类，并回归估计各聚类的数据样本.数值仿真结果表明，该方法在聚类数据样本的同时能实现多个模型的回归估计，而且模糊隶属度的初始化影响要小于其他的模糊回归估计方法.     

基于模糊支持向量机的医学图像分类技术

对每一个训练点都定义点模糊度,利用其隶属函数所包含的信息量来确定模糊度,在此基础上对传统的支持向量机算法进行了改进,提出了基于模糊支持向量机的医学图像分类技术。采用不同噪声图像进行的试验结果表明,模糊支持向量机方法能够较好地对MRI图像中脑组织进行分类,并且具有较高的精度。使用该方法还可以减少计算量,提高运算速度。     

基于经验模态分解和支持向量机的传感器故障诊断方法

提出了一种基于经验模式分解（EMD）和支持向量机（SVM）的传感器故障诊断方法,该方法对传感器输出信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数（IMF）,对每个IMF通过一定的削减算法增强故障特征,然后计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型。通过压力传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效的应用于传感器的故障诊断中。     

基于支持向量机的网络故障在线诊断方法研究

介绍了网络故障诊断的发展趋势和支持向量机的基本原理,采用一种改进的支持向量机用于网络故障的在线诊断和分析,并且以实验网中采集的数据进行了实验,实验表明该方法能够快速准确地在线诊断网络故障,为网络故障在线诊断向智能化方向发展提供了新的途径.     

基于支持向量机的时序周波波形分类方法

针对电力系统输出的周波波形多的特点,提出一种基于小波分析和支持向量机（SVM）的时序周波波形分类方法,实现三相电压源型逆变器的故障分类.利用离散正交小波变换(DOWT)将周波序列变换成小波系数矩阵,利用奇异值分解(SVD)的方法获得系数矩阵的奇异值向量,作为周波序列的特征值.建立基于新的Huffman树来实现支持向量机策略的多类分类模型.将奇异值分解得到的特征向量应用到该分类模型,判断逆变器的故障类型.仿真结果表明,该模型的平均期望准确率比基于普通二叉树的支持向量机多类模型高3.65%,分类准确率达到99.6%.     

基于支持向量机的转子振动故障融合诊断技术

针对某些大型复杂旋转机械振动信号特征提取和故障样本获取难的问题,提出了一种基于小波包特征谱熵支持向量机（SVM）的转子振动故障融合诊断方法.通过转子实验台模拟了转子振动的4种典型故障,并采集其振动故障数据.用小波包对振动故障信号进行分解,提取故障信息含量大的频带并计算出其小波特征谱熵作为故障特征,建立故障诊断模型.通过对故障类别的区分和故障严重程度的判断,验证了该方法在解决转子振动故障信号的特征提取及小样本情况下的故障诊断问题等方面是有效的.     

Adaptive blind equalizer based on least square support vector machine

An adaptive blind support vector machine equalizer ( ABSVME ) is presented in this paper.The method is based upon least square support vector machine ( LSSVM ),and stems from signal feature reconstruct...     

基于小波变换的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和支持向量机的短期负荷预测方法.首先利用小波变换把负荷序列分解成不同频段的子序列,对高频序列利用软阀值消噪法去除负荷噪声;对降噪后的负荷序列利用不同的小波进行分解.然后用相匹配的支持向量机模型预测各子序列.仿真结果表明db4小波的预测精度最高,平均绝对预测误差为1.6692%.所得结果同直接用支持向量机预测结果进行比较表明,该方法是有效的.     

基于支持向量机和多资源最大最小公平的DDoS防御

采用分布式过滤的方法防御分布式拒绝服务（DDoS）攻击,通过将分布式防御合作限定在互联网自治域(AS)内,为应对选取了合适的网络范围,且考虑了带宽和受害机处理能力这2类资源及其相互作用.基于支持向量机(SVM)的多资源最大最小公平（SMMF）算法,根据受害端流量情况动态调整自治域边界的过滤器参数,保证了多资源最大最小公平,以达到较优的防御效果.模拟实验表明,该算法在具一般性的攻击场景下能有效抑制攻击流量,且在已有方法失效的情况下仍能保证合法流量吞吐量维持在正常水平.在路由器上实现了该过滤器,结果表明,即使安装上千个过滤器也只需极少量的内存,且仍能保证路由器的正常吞吐率.     

基于SVM的软件质量评价

为了提高软件质量评价的准确性,参考各软件质量模型中的质量因素,构建评价指标体系并构建基于SVM的软件质量评价模型,通过在WEKA下实例仿真,基于SVM的评价结果与期望的结果是一致的,表明该方法能够准确、科学和客观地评价软件质量。