C4.5算法的两点改进

C4.5作为一种重要的决策树算法尚存一些不足之处。针对C4.5对于连续属性最优分割阈值选择比较耗时的缺点,基于Fayyad边界点判定定理,提出一种改进最优阈值选择方法。针对C4.5不具备增量式学习能力的缺点,在改造树结构体的基础上,提出C4.5增量学习的改进方法。     

牙轮钻头轴承力学分析系统的构筑——滚动轴承滚子接触应力分析

本文就三牙轮钻头滚动轴承滚子与外圈之间的接触应力进行了详细的分析,得出各种类型轴承滚子的接触应力分析情况。     

基于冲突水平的多特征离散化方法

在旋转机械故障诊断领域中,通常需要对连续特征量进行离散化预处理,以便后续诊断分析。为此,该文在分析了ChiMerge离散方法及其两点不足的基础上,提出了一种新的基于冲突水平的多特征离散方法。该方法可以自动实现多特征的离散化操作,并且收敛到预设的冲突水平上。算例分析证明了该方法的有效性。     

基于网络的设备远程监测与故障诊断系统开发

根据网络化远程状态监测与故障诊断应用的需求,设计完成并实现了一套设备远程监测与故障诊断原型系统.该系统的框架结构包括三大部分,即企业监测站(EMU)、企业监测中心(UMC)和远程诊断中心(RDC).本系统完全基于B/S模式设计和实现,其中,采用UML(统一建模语言)进行软件总体结构建模,并采用COM/DCOM/ActiveX/ASP技术完成系统各模块开发.实际应用验证了该系统的总体设计思想正确性和系统各部分功能的有效性和可靠性.     

一种基于支持向量机决策树多类分类器

提出一种基于支持向量机决策树的多类分类器SVMDT（Support Vector Machines based Decision Tree）。训练时,SVMDT采用样本类间最小距离原则进行决策树分叉,综合考虑局部类簇,生成一棵平衡的分类二叉树。分类时,SVMDT采用最大距离原则匹配决策。SVMDT训练时采用的距离为等效距离,综合考虑特征空间中样本类的中心距离以及样本类自身的分布特点,使得训练过程中确定各个SVM的优先级别更加合理,由此生成的决策树将特征空间严格划分开,避免了拒识区域的出现。UCI样本数据集实验结果表明,和传统的1对多SVM分类器相比,SVMDT具有训练速度快、分类速度快,分类精度高的特点。     

设备远程监测与诊断系统UML模型的研究

从提高设备远程监测和故障诊断系统灵活性的角度出发,以实现软件系统在设备状态监测领域的复用为目标,采用UML(统一建模语言)建立了面向监测和诊断领域的软件体系结构模型,提出了适合于远程在线监测的混合胖Web客户端构架模式,并在实际项目中验证了该模型的有效性.     

双轴柔性滚弯数控系统的研究与开发

开缝衬套、导弹舱壳等航空薄壁件采用切削加工或传统的滚弯技术很难保证制造精度,柔性滚弯技术很好地解决了此问题.本文简单介绍了双轴柔性滚弯并将其与传统的三轴滚弯进行了比较,推导了异形截面滚弯的理论模型,详细阐述了数控系统的硬件构成及软件实现.利用本系统可以加工出多种直径的圆筒件以及简单的异形截面零件.     

基于PCA与决策树的转子故障诊断

将数据挖掘方法引入旋转机械故障诊断领域，提出一种基于主元分析（PCA）与决策树相结合的转子故障诊断方法。该方法首先利用PCA进行特征约简，降低特征空间的维数，然后采用C4．5决策树进行训练学习以及诊断决策。通过对转子类常见故障的诊断分析，证明该方法具有比BP神经网络训练时间更短、诊断准确率稍高的特点。     

DCOM在设备远程监测与故障诊断系统中的应用

讨论了基于DCOM的设备远程监测与故障诊断系统的技术特点,给出了利用DCOM技术实现分布式功能的设备远程监测与故障诊断系统体系结构及其运行机制,并提出了适合于远程在线监测的瘦Web客户端构架模式,给出了一种详细的实现方案,并在实际项目中验证了该模型的有效性。     

双轴柔性滚弯机床机械系统的设计

叙述了双轴柔性滚弯技术原理，在此基础上介绍了双轴柔性滚弯机床机械系统的设计，该机床具有加工精度高、柔性好、经济性强、劳动强度低等特点。