| 基于支持向量机和虚拟仪器谐波频率检测 |
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| 引用本文： | 张树团,张凯,李建海.基于支持向量机和虚拟仪器谐波频率检测[J].火力与指挥控制,2010,35(8). |
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| 作者姓名： | 张树团 张凯 李建海 |
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| 作者单位： | 海军航空工程学院,山东烟台,264001 |
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| 摘 要： | 支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。提出了一种基于支持向量机算法(SVM)的检测飞机电网中谐波频率的新方法,以支持向量机方法为理论基础,利用强大的图形化开发软件LabVIEW为开发平台,设计了谐波检测系统。经实验发现,该系统在采样点数较少的情况下,仍能比较准确检测出各次谐波频率,系统具有操作简单,稳定可靠、测试精度高等特点。
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| 关 键 词： | 支持向量机 谐波分析 检测系统 |
Research on Harmonic Frequency Testing based on SVM and Virtual Instrument |
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| ZHANG Shu-tuan,ZHANG Kai,LI Jian-hai.Research on Harmonic Frequency Testing based on SVM and Virtual Instrument[J].Fire Control & Command Control,2010,35(8). |
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| Authors: | ZHANG Shu-tuan ZHANG Kai LI Jian-hai |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | LabVIEW |
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