基于LS-SVM方法的某核电站主泵故障诊断

主泵是核电厂非常重要的设备,它直接关系到整个核动力装置能否安全运行,对其进行有效的故障诊断十分必要。支持向量机(SVM)具有使用较少的训练样本达到较好分类效果、不需要故障分类的先验知识的特点,可以应用于主泵的故障诊断。为此,首先使用小波变换提取某主泵的转子质量不平衡、转子不对中、碰摩等三种典型故障的故障信息,然后使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对故障模型进行训练,最后对训练得到的模型进行故障诊断。诊断结果较好,从而验证了该方法的有效性。     

回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测

飞机结冰严重威胁着飞行安全。针对机翼结冰冰型预测时不确定性因素较多、难以准确预测的问题,提出了一种基于回归型支持向量机的机翼结冰冰型预测方法。在建立冰型模型的基础上,利用回归型支持向量机(Support Vector Regression,SVR)获得冰型多项式系数,从而预测出相关飞行条件和大气条件下的冰型。仿真结果表明,该方法具有较好的预测能力,可以及时提供可靠的结冰信息,为保证结冰条件下的飞行安全提供了保障。     

粗集支持向量机的战斗机空战效能智能评估

根据现代空战特点,选取了战斗机的空战效能评估指标集,并采用粗糙集理论对指标体系进行约简,提取对空战效能影响起关键作用的特征参数,消除冗余信息,减少了支持向量的维数。支持向量机(SVM)具有结构简单、全局最优、泛化能力强的优点。根据所提取的特征参数,文中提出采用回归型支持向量机(SVR)建立空战效能智能评估模型。并通过实例与指数法和BP神经网络法计算结果进行了比较,验证了该模型的可行性和有效性。     

支持向量机的滚动轴承状态监测

提出了一种基于支持向量机的滚动轴承状态监测方法.该方法采用小波能量表征轴承信号的特征,采用支持向量机作为分类器构建支持向量机状态监测系统.仿真实验表明该方法具有很好的在线监测性能和分类性能,该方法对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

基于支持向量机的末敏弹命中概率预测研究

用传统的机器学习方法进行末敏弹命中概率预报建模存在泛化能力难以保障、训练速度慢等一些困难。本文对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍,探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法。通过实例中的应用,该模型显示了泛化能力强,训练速度快,便于建模等优点,有良好的应用前景。     

一种确定指标权重的新方法

针对如何客观地确定某一状态下指标权重这一问题,在给出向量相似度定义的基础上,提出了一种确定指标权重的新方法——向量相似度法。依据向量的两要素(大小和方向),把向量的相似度分解为范数相似度和方向相似度,从而使得向量相似度得以准确的表达。通过计算各指标特征向量与系统综合指标向量的相似度并将其归一化处理进而得出了指标权重。由于该方法直接从系统性能指标抽样数据入手,没有人为因素的干扰,因此具有很强的客观性。结合算例确定指标权重的结果符合客观实际,与其它客观赋权法确定的权重值也很吻合,充分说明了此方法的有效性和实用性,为确定指标权重提供了一种有效的方法和途径。     

带有状态噪声的限定记忆卡尔曼滤波方法

在已有限定记忆卡尔曼滤波方法的基础上 ,引入状态噪声 ,并推导了新的限定记忆卡尔曼滤波公式。从而降低了记忆长度的选取难度 ,扩大了已有模型的适用范围     

基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的雷达辐射源信号识别算法

针对目前基于模糊函数提取的几何学特征,在低信噪比时表征能力弱,导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的识别方法.选取合适的EEMD参数,对时域信号进行降噪,提取模糊函数矩阵奇异值向量,求解其交叉熵作为特征,实现雷达辐射源信号识别.仿真实验表明,信噪比大于-5 dB时,所提方法对于BPS...     

基于RS属性约简与LS-SVM的装备研制风险综合评价

为有效管控武器装备的研制风险,推进装备研制项目的顺利开展,提出一种基于粗糙集(RS)属性约简与最小二乘支持向量机(LS-SVM)的装备研制风险综合评价方法。该方法在装备研制风险评价指标体系基础上,通过集对分析法构造训练样本和测试样本。以属性重要性作为RS启发信息,对评价指标进行属性约简,消除冗余信息。最后,基于约简后的评价指标样本训练LS-SVM模型完成风险评价。案例分析表明,相对于单一LS-SVM方法,所提出的方法预测精度更高,平均绝对误差达到0.098,评价结果更为准确,过程也更为科学合理。因此,将提出方法用于武器装备研制项目的风险评价是有效和可行的。     

大型稀疏线性代数迭代库在YH 机上的高效实现

本文讨论了大型稀疏线性代数方程组的迭代算法、加速方法、存贮技术及并行算法。结合向量机特点,采取有效程序优化措施,开发研制了标量和向量库程序。在ＹＨ系列机上试算结果表明：大型稀疏线性代数向量迭代库比标量迭代库速度有较大提高。当Ｎ≥１００时,在ＹＨ─１机上加速比约２～８;在ＹＨ─２机上约２～７;当迭代次数增加时,加速比提高更明显;库中共轭梯度（ＣＧ）加速方法能有效地加快收敛,可减少迭代次数一半以上。