基于核方法的故障诊断理论及其方法的研究PDF格式文档图书下载
第1章 核方法及其研究基础 1
1.1 核函数的定义 1
1.2 正则化与表述定理 8
1.3 几种核学习机 10
1.4 核方法研究背景 13
1.5 故障智能诊断中的机器学习 16
1.6 核算法与故障诊断 20
1.7 研究内容 30
第2章 基于最小风险的SVM方法的研究 34
2.1 引言 34
2.2 支持向量机 35
2.3 基于最小风险的SVM研究 38
2.4 仿真研究 45
2.5 实验研究 47
2.6 本章小结 54
第3章 单值SVM用于故障诊断 55
3.1 引言 55
3.2 单值支持向量机 56
3.3 模型分析及选择研究 60
3.4 核函数的参数确定 69
3.5 基于单值SVM的故障诊断 75
3.6 本章小结 76
第4章 单值SVM时间滚动式学习算法的研究 78
4.1 引言 78
4.2 支持向量特点分析 79
4.3 时间滚动式学习算法 82
4.4 液压泵故障预警系统的设计 87
4.5 仿真实验 90
4.6 本章小结 95
第5章 基于单值SVM的多故障识别 96
5.1 引言 96
5.2 几种常用的多类SVM方法 97
5.3 基于单值SVM的多值分类 99
5.4 实验研究 107
5.5 本章小结 110
第6章 基于SVR的早期故障预示研究 111
6.1 引言 111
6.2 支持向量回归 112
6.3 SVR性能分析研究 114
6.4 基于遗传算法的SVR参数选择 117
6.5 基于SVR的故障预测 120
6.6 本章小结 125
第7章 混沌背景中微弱信号检测 126
7.1 引言 126
7.2 基于SVR的微弱信号检测 127
7.3 仿真实验 131
7.4 本章小结 135
第8章 核矩阵的逼近 137
8.1 引言 137
8.2 核矩阵的逼近 138
8.3 贪心算法 144
8.4 实验研究 148
8.5 本章小结 152
第9章 结论与展望 153
9.1 内容总结 153
9.2 展望 154
附录 开发的相关SVM程序 155
参考文献 178
- 《排烟风机信息融合故障诊断方法与系统研究》阳小燕,周雄编著 2013
- 《基于本体的矿井提升机故障诊断理论与方法》李娟莉著 2015
- 《基于核方法的故障诊断理论及其方法的研究》杜京义,侯媛彬著 2010
- 《机械故障诊断理论与方法》屈梁生,张西宁,沈玉娣著 2009
- 《复杂机械故障诊断的分形与小波方法》徐玉秀,原培新,杨文平著 2003
- 《基于免疫理论的智能故障检测与诊断方法》田玉玲著 2015
- 《机械故障诊断的变量预测模式识别方法》杨宇著 2017
- 《设备故障诊断中的证据融合与决策方法》徐晓滨,文成林,孙新亚著 2017
- 《旋转机械的智能诊断方法研究》谢长贵著 2017
- 《在线传感器性能评估与故障诊断方法研究》刘志成著 2013
- 《THE GOVERNMENT/PRESS CONNECTION PRESS OFFICERS AND THEIR OFFICES》STEPHEN HESS 1984
- 《PRESS》POLITICS & PUBLIC OPINION IN BIHAR 1912-1947 2010
- 《Press law》Robin Callender Smith. 1978
- 《SUING THE PRESS》RODNEY A.SMOLLA 1986
- 《THE PRESS AND AMERICA》 2222
- 《FREEDOM OF THE PRESS》ERIC BARENDT 2009
- 《FREEDOM OF THE PRESS》ROB EDELMAN 2006
- 《FREEDOM OF THE PRESS》DAVID L.GEBERT 2005
- 《Racism and the press》Teun A.van Dijk 2016
- 《Im spiegel per presse 1》Albert Schmitz 1983