传统的单通道信号分析容易造成信息缺失和诊断结论不一致等问题,这些问题可由全矢谱分析技术来解决。动态支持向量数据描述算法是对传统支持向量数据描述的改进算法,它的分类边界随着被测样本数的不断增加而不断更新,具有自学习能力。...传统的单通道信号分析容易造成信息缺失和诊断结论不一致等问题,这些问题可由全矢谱分析技术来解决。动态支持向量数据描述算法是对传统支持向量数据描述的改进算法,它的分类边界随着被测样本数的不断增加而不断更新,具有自学习能力。将全矢谱分析技术与动态支持向量数据描述算法相结合而提出全矢谱动态支持向量数据描述(vector spectrum dynamic support vector data description,VSDSVDD)的故障诊断新方法。运用全矢谱技术对数据进行处理,并提取特征矢量,作为VSDSVDD的输入参数,建立起分类模型即可以对机器运行状态进行分类。实验表明,该方法具有很好的分类准确性。展开更多
粒度支持向量机(granular support vector machine,简称GSVM)可以有效提高支持向量机(support vector machine,简称SVM)的学习效率,但由于经典GSVM通常将粒用个别样本替代,且粒划和学习在不同空间进行,因而不可避免地改变了原始数据分布...粒度支持向量机(granular support vector machine,简称GSVM)可以有效提高支持向量机(support vector machine,简称SVM)的学习效率,但由于经典GSVM通常将粒用个别样本替代,且粒划和学习在不同空间进行,因而不可避免地改变了原始数据分布,从而可能导致泛化能力降低.针对这一问题,通过引入动态层次粒划的方法,设计了动态粒度支持向量回归(dynamical granular support vector regression,简称DGSVR)模型.该方法首先将训练样本映射到高维空间,使得在低维样本空间无法直接得到的分布信息显示出来,并在该特征空间中进行初始粒划.然后,通过衡量样本粒与当前回归超平面的距离,找到含有较多回归信息的粒,并通过计算其半径和密度进行深层次的动态粒划.如此循环迭代,直到没有信息粒需要进行深层粒划时为止.最后,通过动态粒划过程得到的不同层次的粒进行回归训练,在有效压缩训练集的同时,尽可能地使含有重要信息的样本在最终训练集中保留下来.在基准函数数据集及UCI上的回归数据集上的实验结果表明,DGSVR方法能够以较快的速度完成动态粒划的过程并收敛,在保持较高训练效率的同时可有效提高传统粒度支持向量回归机(granular support vector regression machine,简称GSVR)的泛化性能.展开更多
文摘传统的单通道信号分析容易造成信息缺失和诊断结论不一致等问题,这些问题可由全矢谱分析技术来解决。动态支持向量数据描述算法是对传统支持向量数据描述的改进算法,它的分类边界随着被测样本数的不断增加而不断更新,具有自学习能力。将全矢谱分析技术与动态支持向量数据描述算法相结合而提出全矢谱动态支持向量数据描述(vector spectrum dynamic support vector data description,VSDSVDD)的故障诊断新方法。运用全矢谱技术对数据进行处理,并提取特征矢量,作为VSDSVDD的输入参数,建立起分类模型即可以对机器运行状态进行分类。实验表明,该方法具有很好的分类准确性。
文摘粒度支持向量机(granular support vector machine,简称GSVM)可以有效提高支持向量机(support vector machine,简称SVM)的学习效率,但由于经典GSVM通常将粒用个别样本替代,且粒划和学习在不同空间进行,因而不可避免地改变了原始数据分布,从而可能导致泛化能力降低.针对这一问题,通过引入动态层次粒划的方法,设计了动态粒度支持向量回归(dynamical granular support vector regression,简称DGSVR)模型.该方法首先将训练样本映射到高维空间,使得在低维样本空间无法直接得到的分布信息显示出来,并在该特征空间中进行初始粒划.然后,通过衡量样本粒与当前回归超平面的距离,找到含有较多回归信息的粒,并通过计算其半径和密度进行深层次的动态粒划.如此循环迭代,直到没有信息粒需要进行深层粒划时为止.最后,通过动态粒划过程得到的不同层次的粒进行回归训练,在有效压缩训练集的同时,尽可能地使含有重要信息的样本在最终训练集中保留下来.在基准函数数据集及UCI上的回归数据集上的实验结果表明,DGSVR方法能够以较快的速度完成动态粒划的过程并收敛,在保持较高训练效率的同时可有效提高传统粒度支持向量回归机(granular support vector regression machine,简称GSVR)的泛化性能.
