分段复合多尺度模糊熵和IGWO-SVM的脑电情感识别

为提高脑电的情感识别率,提出了分段复合多尺度模糊熵算法,采用分段粗粒化和计算复合多尺度模糊熵的策略,使提取特征较好地解决了数据缺失和计算不准确的问题;同时构造了应用余弦非线性收敛因子和动静态位置更新的灰狼算法优化支持向量机分类模型。为证明所提两种算法的有效性,进行了仿真实验验证,并在公开DEAP数据库下与几种常见的支持向量机优化模型比较脑电的情感识别率,结果表明在提出的模型下,效价、唤醒度、优势度、喜欢度的平均识别率分别为87.27%、87.81%、89.06%、87.58%,均高于其他算法。另外对比了高/低喜欢度下效价和唤醒度的分类,实验表明喜欢度低时情感识别率较高。

基于分段复合多尺度模糊熵的机车受电弓故障诊断

为克服多尺度模糊熵(MFE)对机车受电弓故障特征表征不明显的不足,将分段复合多尺度模糊熵(PCMFE)用于机车受电弓的故障特征提取中,并据此提出基于PCMFE的机车受电弓故障诊断方法。与MFE不同的是,PCMFE采用分段粗粒化和复合多尺度模糊熵的计算方法,可以解决MFE计算过程中数据丢失和在大尺度因子下计算不稳定的问题,可以更加准确地对故障信号进行表征。机车受电弓故障诊断实例结果表明,PCMFE对不同故障的区分性比MFE更好,提高了极限学习机(ELM)的诊断精度。