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基于支持向量机的机械故障特征选择方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在机械故障诊断中,对机器状态信号进行处理可得到故障特征集。但是此特征集中通常含有冗余特征而影响诊断效果。特征选择可以去除原始特征中的冗余特征,提高诊断精度和诊断效率。本文提出采用支持向量机(SVM)作为决策分类器,研究了使用SVM的错误上界如半径-间距上界代替学习错误率作为特征性能评价,并且使用遗传算法对特征集进行寻优的特征选择方法。此方法由于只需要训练一次SVM,相比常用的分组轮换方法有较高的计算效率。数值仿真和减速器的轴承故障特征选择试验中,采用此方法对生成特征集进行选择,并与常用的分组轮换法进行了对比。结果显示此方法有较好的选择性能和选择效率。 相似文献
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王雪茹 《China Equipment》2009,(6X):236-236
由于我国汉字的特殊性,汉字识别与字母和数字的识别有很大的不同,相对于字母和数字来说,汉字的识别是一个难点,采用常规的模板匹配方法难以保证识别正确率,所以需要寻找一种可以避免提取大量信息以减少识别误差的汉字识别方法--支持向量机(SVM,Support Vector Machine)方法。 相似文献
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基于支持向量机的轴承表面缺陷检测 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于支持向量机的轴承表面缺陷检测算法,该算法把轴承中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,利用主成分分析法(PCA)对图像进行降维处理,然后用支持向量机方法对两类不同的样本采样学习,进行分类判断。实验结果表明,该算法能够较好地实现轴承缺陷的检测分类,有着深入研究的价值。 相似文献
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缺陷的自动分类在焊接缺陷的超声无损检测与评价中具有十分重要的意义.而支持向量机是一种性能优越的机器学习方法,在小样本、非线性及高维模式分类问题中能找到全局最优解,因此,支持向量机在超声检测缺陷分类方面具有良好的应用前景.然而,在实际应用中,选择合适的支持向量机参数是很困难的,影响了分类器的性能和分类精度.针对支持向量机训练中人为选择参数的随意性,提出基于粒子群优化的支持向量机参数自动选择方法,并将其应用于焊接缺陷的分类.该方法采用分类正确率作为优化问题的适应度函数,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化.为验证该方法的有效性,并和常规支持向量机、遗传算法优化的支持向量机进行比较,分别采用标准数据集和焊接缺陷实验数据集进行了分类测试.实验结果表明,该方法获得了比常规支持向量机和遗传算法优化的支持向量机更高的分类正确率. 相似文献
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针对拓扑形状结构相似、仅在局部细节上有差别的曲轴识别问题,提出一种基于特征融合的深度支持向量机(DSVM)识别方法,该方法将深度神经网络与多个支持向量机(SVM)相结合构成一种网络模型,通过最大限度地利用支持向量结构风险最小化原理提取深层特征,以建立特征和目标值之间的复杂非线性映射关系,保证模型的泛化能力.该模型包含数... 相似文献
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为提高对焊缝缺陷的检测精度,提出采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类的方法对X射线焊缝图像进行分割.选择训练样本图像的灰度、形态学梯度作为训练向量的特征分量对SVM进行训练,得到SVM分割模型后,将测试样本输入分割模型进行分割处理.以气孔缺陷为例,证明了该方法能实现焊缝气孔缺陷的准确分割,与其他分割方法相比,可提高缺陷检测的精度. 相似文献
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超声缺陷回波信号的特征提取与选择是超声波检测的基础和关键。结合待检测超声信号的特点,在时域、频域上研究了超声缺陷信号的特征提取,提出SBS和SFS结合的特征选择方法。在满足识别准确率的同时,有效地降低了分类器输入向量的维数,提高了运算效率。 相似文献
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随着经济全球化和网络进程的加快,企业只有开展协作与合作伙伴关系才能更好地生存和发展,因此确定伙伴选择的数学模型和优化非常必要。本文在介绍支持向量机(SVM-suppor tvector machine)基本原理和实现算法的基础上,探讨了支持向量机方法在实现虚拟协作伙伴选择中的应用。通过此模型,能为决策者提供一种有利的支持。 相似文献
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提出了一个基于改进支持向量机的磨粒模式识别系统。该系统首先对磨粒的铁谱分析图像进行预处理,然后提取其特征参数,最后利用支持向量机对磨粒所属的类型进行分类。 相似文献
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针对齿轮箱故障振动信号的不平稳非线性冲击行为,本文提出了一种基于经验模态分解的特征值提取及多特征支持向量机的智能诊断方法。在电机频率分别取30 Hz、35 Hz、40 Hz;载荷分别取0 N∙M、15 N∙M、30 N∙M;采样频率为1500 Hz条件下,进行齿轮正常状态、齿面磨损和齿轮裂痕故障模拟实验。试验结果表明:该创新方法在有限样本数据分析中可以准确、有效地对齿轮箱的工作状态和故障类型进行分类,且支持向量机在故障诊断中使用方便,可以提高诊断的精确性,在齿轮箱故障诊断或类似振动信号的检测应用中具有很强的实用性。 相似文献
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基于遗传算法的支持向量机分类器模型参数优化 总被引:13,自引:0,他引:13
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立模式识别分类器模型,研究影响模型分类能力的相关参数,在分析参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机分类器模型的参数自适应优化算法。最后,用算例表明了本文算法的正确有效性。 相似文献
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基于支持向量机的铁谱磨粒模式识别 总被引:2,自引:0,他引:2
将支持向量机方法用于铁谱磨粒模式识别,以磨粒样本的圆形度、细长度、散射度和凹度4个形态特征量作为支持向量机分类器的输入,以滑动磨损、切削磨损、正常磨损和疲劳点蚀4种磨损形式作为分类器的输出,建立基于支持向量机的磨粒分类器;研究支持向量机中误差惩罚系数和核参数对磨粒分类器的性能影响;通过实验比较了基于支持向量机与基于BP神经网络的磨粒分类器的性能,结果表明,基于支持向量机的磨粒分类器分类准确率为96%,基于BP神经网络的磨粒分类器分类准确率为90%。 相似文献
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基于支持向量机运动链同构识别的方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了由Vapnik等人提出的统计学习理论和由此发展的支持向量机,提出一种基于支持向量机的机构运动链同构识别的新方法。算例表明,在机构运动链同构识别中,采用支持向量机这一新方法,具有其他传统方法不可比拟的优势。 相似文献