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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 234 毫秒
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应用数据挖掘的方法从实时数据库中提取相应的故障诊断知识是一种有效途径,也是很有现实意义和研究价值的问题.为提高汽轮机组故障诊断的效率,并考虑其计算成本和复杂性,把关联分析作为数据的前处理器,通过计算属性间的相关系数,结合最大最小聚类方法,删除冗余属性.然后采用支持向量机进行故障诊断,构造 SVM 多分类器,采用粒子群优化算法对参数寻优并训练样本.并与 BP 神经网络和线性判别分析做比较,实验表明此故障诊断方法诊断速度快、准确率高,可以很好地应用于设备故障诊断 相似文献
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软硬件划分是动态可重构系统软硬件协同设计中的关键技术之一,如何兼顾划分效率和划分效果,达到两者的最佳结合是软硬件划分的主要问题.在考虑动态部分重构及重构延时等特征的基础上,提出一种微粒群优化算法与混沌优化算法相结合的混沌微粒群软硬件划分方法.该算法使用基于实数编码的微粒群优化算法执行全局搜索,再根据搜索结果采用混沌优化算法执行局部搜索,具有较强的全局搜索和跳出局部最优的能力.仿真实验表明,该算法比标准微粒群算法和遗传算法具有更好的有效性和快速性,能够有效地实现应用任务图到可重构系统的时空映射. 相似文献
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