进而求解出拉格朗日乘子和改进后的LSSVM分类器的权重向量ω*,并将权重向量ω*作为改进KNN距离公式中的特征权重,找出距离未知类型的测试样本xt最近邻的K个已知类型的训练样本xi,再根据分类函数对测试样本xt进行正常类或故障类的判别.可提高对模拟电路的复杂性,多样性以及故障数据的非线性,容错性的适应性,保证诊断结果...
基于WKNN-LSSVM的模拟电路故障诊断方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于WKNN-LSSVM的模拟电路故障诊断方法说明:本发明涉及一种运行速度快、诊断精度高的基于WKNN‑LSSVM的模拟电路故障诊断方法,其特征在...专利查询请上爱企查
应用模糊最优小波包和LS-SVM的模拟电路诊断
(54)发明名称 基于 WKNN-LSSVM 的模拟电路故障诊断方法 (57)摘要 本发明涉及一种运行速度快、诊断精度高 的基于 WKNN-LSSVM 的模拟电路故障诊断方法,其 特征在于,包括如下步骤:利用电路仿真软件构 建待诊断模拟电路,选取电路部分节点电压值的 正常和故障数据作为试验数据,得到改进后的 LSSVM 分类器的数学模型,...
由此,本课题采用基于最小 二乘支持向量机( least squares support vector machine,LS-SVM ) 的电力电子电路故障预测方 法,其基本思想为: 优选电路级故障特征性能参数,利用 LS-SVM 回归算法预测所选故障特征性能参 数,实现电力电子电路的故障预测。 1.2 电力电子电路故障诊断特点和作用 1.2.1 电力电子电路故障诊断...
基于迁移学习LSSVM的模拟电路故障诊断 庄城城;易辉;张杰;刘帅 【摘要】采用数据驱动方法进行模拟电路故障诊断时,在目标故障数据较少的条件下,诊断效果显著下降.针对该问题,提出一种基于TL-LSSVM的模拟电路故障诊断方法.该方法将相关的源域数据迁移至目标故障训练集,首先提取输出信号的小波系数作为特征数据,然后在LS...
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基于移动平台的轴承故障诊断系统设计 李雨田 2020年07期 [41-44][摘要](706) 化工设备中的阀门渗漏的粘接修复 牛芳芳 2020年07期 [45-46][摘要](649) 大功率串联中频电源晶闸管均流问题的分析 刘书忠1,庞河临2,毛海2,3,王小伟2,3 2020年07期 [46-49][摘要](727) 工业机器人热冲压自动化生产...
基于支持向量机(SVM)的模拟电路多故障诊断通常使用单个特征向量来训练所有二进制SVM分类器。 实际上,每个二进制SVM分类器针对不同的特征向量具有不同的分类精度。 但是,没有人讨论最佳或接近最佳的特征向量选择问题。 基于马氏距离,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的近似最优特征向量选择方法。 还讨论了...