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基于KPCA和SVM的火箭发动机试验台故障诊断方法 被引量:9
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作者 朱宁 冯志刚 王祁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期81-84,120,共5页
为了解决液体火箭发动机试验台的故障诊断问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)特征提取和支持向量多分类机(SVM)的故障诊断方法,该方法首先利用核主元分析对试验台标准故障样本进行特征提取,通过特征分析,建立适合于试验台故障状态识... 为了解决液体火箭发动机试验台的故障诊断问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)特征提取和支持向量多分类机(SVM)的故障诊断方法,该方法首先利用核主元分析对试验台标准故障样本进行特征提取,通过特征分析,建立适合于试验台故障状态识别的层次多分类支持向量机,并对其进行训练,然后将试验数据在主元上投影,输入到训练好的支持向量多分类器,对试验台故障状态进行识别.该方法充分利用了核主元分析强大的非线性特征提取能力和支持向量分类机良好的小样本泛化特性,解决了试验台故障诊断中的小样本、非线性模式识别问题.对试验台的试验结果表明,该方法是有效的、可行的. 展开更多
关键词 液体火箭发动机试验台 故障诊断 特征提取 核主元分析 层次支持向量多分类机
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一种基于有监督局部决策分层支持向量机的异常检测方法 被引量:10
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作者 徐琴珍 杨绿溪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2383-2387,共5页
该文针对包含多种攻击模式的高维特征空间中的异常检测问题,提出了一种基于有监督局部决策的分层支持向量机(HSVM)异常检测方法。通过HSVM的二叉树结构实现复杂异常检测问题的分而治之,即在每个中间节点上,通过信息增益准则构建有监督... 该文针对包含多种攻击模式的高维特征空间中的异常检测问题,提出了一种基于有监督局部决策的分层支持向量机(HSVM)异常检测方法。通过HSVM的二叉树结构实现复杂异常检测问题的分而治之,即在每个中间节点上,通过信息增益准则构建有监督学习所需的训练信号,监督局部决策;在每个嵌入中间节点的二分类支持向量机(SVM)的训练过程中,以局部决策边界对特征的敏感度为依据,选择入侵检测的局部最优特征子集。实验结果表明,该文提出的异常检测方法能够在训练信号的局部决策监督下构建具有良好稳定性的检测学习模型,并能以更精简的特征信息实现检测精确率和检测效率的提高。 展开更多
关键词 异常入侵检测 分层支持向量机 特征信用度 有监督局部决策
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Hypersphere support vector machines based on generalized multiplicative updates
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作者 吴青 刘三阳 张乐友 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2008年第2期126-130,共5页
This paper proposes a novel hypersphere support vector machines (HSVMs) based on generalized multiplicative updates. This algorithm can obtain the boundary of hypersphere containing one class of samples by the descr... This paper proposes a novel hypersphere support vector machines (HSVMs) based on generalized multiplicative updates. This algorithm can obtain the boundary of hypersphere containing one class of samples by the description of the training samples from one class and use this boundary to classify the test samples. The generalized multiplicative updates are applied to solving boundary optimization progranmning. Multiplicative updates available are suited for nonnegative quadratic convex programming. The generalized multiplicative updates are derived to box and sum constrained quadratic programming in this paper. They provide an extremely straightforward way to implement support vector machines (SVMs) where all variables are updated in parallel. The generalized multiplicative updates converge monotonically to the solution of the maximum margin hyperplane. The experiments show the superiority of our new algorithm. 展开更多
关键词 hypersphere support vector machines hsvms) multiplicative updates sum and box constrained quadraticprogramming classification.
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最大间隔最小体积球形支持向量机 被引量:19
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作者 文传军 詹永照 陈长军 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期79-83,共5页
结合支持向量机(SVM)类间最大分类间隔和支持向量数据描述(SVDD)类内最小描述体积思想,提出一种新的学习机器模型——最大间隔最小体积球形支持向量机(MMHSVM).模型建立两个大小不一的同心超球,将正负类样本分别映射到小超球内和大超球... 结合支持向量机(SVM)类间最大分类间隔和支持向量数据描述(SVDD)类内最小描述体积思想,提出一种新的学习机器模型——最大间隔最小体积球形支持向量机(MMHSVM).模型建立两个大小不一的同心超球,将正负类样本分别映射到小超球内和大超球外,模型目标函数最大化两超球间隔,实现正负类类间间隔的最大化和各类类内体积的最小化,提高了模型的分类能力.理论分析和实验结果表明该算法是有效的. 展开更多
关键词 支持向量机 支持向量数据描述 类间最大分类间隔 类内最小描述体积 球形支持向量机
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Solvent and catalyst free azo-Michael addition under high-speed vibration milling 被引量:1
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作者 LI YuJin CAO YongWen +4 位作者 XU FengShuang FANG WenMing YU WuBin JIA JianHong GAO JianRong 《Science China Chemistry》 SCIE EI CAS 2012年第7期1252-1256,共5页
Under the high-speed vibration milling conditions,the solvent and catalyst-free azo-Michael addition of chalcone derivatives and amines was found to proceed efficiently in excellent yields at ambient temperature in sh... Under the high-speed vibration milling conditions,the solvent and catalyst-free azo-Michael addition of chalcone derivatives and amines was found to proceed efficiently in excellent yields at ambient temperature in short reaction time.In most cases,conventional side reactions were avoided and thus quantitative yields were achieved.The influences of the vibration frequency and reaction time on the azo-Michael addition were investigated. 展开更多
关键词 azo-Michael addition solvent and catalyst-free hsvm CHALCONE
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无溶剂高频振荡法合成β-烯胺酮(酯)的研究 被引量:4
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作者 范文明 高建荣 +3 位作者 贾建洪 韩亮 盛卫坚 李郁锦 《有机化学》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1732-1736,共5页
以伯胺和1,3-二羰化合物为原料,在高频振荡(HSVM)条件下采用无催化剂、无溶剂的新方法缩合一步合成18个β-烯胺酮(酯)类化合物,收率60.8%~96.5%.新方法具有反应条件温和、操作简单、产率高以及环境友好等优点.所得化合物的结构用核磁... 以伯胺和1,3-二羰化合物为原料,在高频振荡(HSVM)条件下采用无催化剂、无溶剂的新方法缩合一步合成18个β-烯胺酮(酯)类化合物,收率60.8%~96.5%.新方法具有反应条件温和、操作简单、产率高以及环境友好等优点.所得化合物的结构用核磁共振、气相质谱联用的方法进行了表征. 展开更多
关键词 烯胺酮(酯) 高频振荡 无溶剂 无催化剂
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