基于多尺度小波核LS-SVM的红外弱小目标检测

针对红外弱小目标检测提出了一种新的算法.算法首先对图像进行均值滤波处理以减少噪声点,然后利用基于多尺度小波核函数的最小二乘向量机对图像进行局部灰度曲面拟合,再通过二阶方向导数算子计算出其特征图像并将连续几帧特征图像融合,最后采用对比度分割方法确认目标位置.仿真实验表明,该方法不仅具有良好的适应性和检测效果,而且具有较强的时效性.

基于小波尺度函数的WSK-SV算法及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scalingkernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.

基于DPSO-MKELM算法的风机齿轮箱轴承故障诊断

基于离散粒子群优化算法(DPSO)与基于多尺度小波核函数的核极限学习机(MKELM),提出了一种新型的DPSO-MKELM算法用于风机齿轮箱故障诊断。首先,针对PSO算法过早收敛,易陷入局部最优的缺点,提出改进DPSO算法,在迭代过程中,通过调节权重因子和学习因子,降低算法过早收敛概率,减少优化结果陷入局部最优状态的可能。其次,提出一种基于多尺度小波核函数的核极限学习机(MKELM),利用不同尺度小波核函数叠加构造核极限学习机。最后将两种算法有机结合,提出一种新型的DPSO-MKELM算法,用于风力轴承的故障诊断。通过实际数据的算例验证,新算法具有更高的分类精度和较快的收敛速度。