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惩罚复杂诊断系统混合噪音的模糊小波分类机 被引量:3
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作者 吴奇 刘静 +1 位作者 熊福力 刘晓军 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期773-779,共7页
针对复杂故障诊断系统特征数据中具有高斯、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种分段式损失函数,构造基于小波基函数的小波核函数,由此得到一种输出为模糊数的模糊小波ν-支持向量分类机,即模糊鲁棒小波ν-支持向量分类机(FRWν-SVC).... 针对复杂故障诊断系统特征数据中具有高斯、幅值较大、奇异点等混合噪音,设计一种分段式损失函数,构造基于小波基函数的小波核函数,由此得到一种输出为模糊数的模糊小波ν-支持向量分类机,即模糊鲁棒小波ν-支持向量分类机(FRWν-SVC).它可以有效地压制故障特征时序的多种噪音和奇异点,具有很强的鲁棒性,而且它比标准模糊小波ν-支持向量分类机(FWν-SVC)具有更简洁的对偶优化问题.最后进行了汽车装配线故障诊断的实例分析,结果表明基于FRWν-SVC的故障诊断模型是有效可行的. 展开更多
关键词 支持向量分类机 小波核函数 分段式损失函数 故障诊断
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