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Gaoya dianqi, 2018 为了快速、准确地对柔性多端直流输电系统（VSC-MTDC）中电压源换流器（VSC）的故障进行诊断,提出了一种基于小波奇异熵（WSE）理论和相关向量机（RVM）的诊断方法。首先,在PSCAD/EMTDC中搭建了三端直流输电系统的仿真模型,并对电压源换流器的几种常见故障进行了仿真分析。其次,以VSC-MTDC直流侧电压作为故障信号源,利用小波奇异熵理论对仿真数据进行故障特征提取,将得到的故障特征向量作为相关向量机的输入样本。最后,利用相关向量机对换流器故障进行诊断,结果表明 ...
王翠翠 +3 more
doaj
The Study and Application of Smooth Support Vector Machine Clustering Based on Minimum Spanning Trees [PDF]
, 2007 支持向量机(SupportVectorMachines，SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法，近年来在其理论研究和算法实现方面取得了突破性进展。SVM聚类方法是一种新的聚类算法,它利用核函数，通过映射把输入空间的样本点映射到高维特征空间中进行处理。其方法在性能上比经典算法有较大的改进，但传统SVM算法随着数据集的增加其时间复杂度呈指数级增加，如何减少该算法的时间复杂度从而应用于实际数据挖掘问题，正是现在研究的热点。本文针对支持向量机的聚类方法进行了研究 ...
耿代
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Research on Gene Chip Image Segmentation Algorithm Based on Deep Learning [PDF]
, 2017 基因芯片是由数千个基因点组成的一个微阵列，它是一项能够分析基因表达的技术。通过基因表达不仅可以探索人类疾病的潜在遗传原因，还可以应用在环境卫生研究、药物研制与开发、临床诊断和治疗以及癌症检测。基因芯片图像处理在基因表达分析中是一个极其关键的环节，处理的结果直接影响到准确率和精度。基因芯片图像处理主要包括预处理、网格定位、靶点分割和信号提取与分析。本文主要工作围绕以下几点展开： 首先，通过对基因芯片图像预处理分析不同基因点的特征，对其进行灰度转换，对比度增强、滤波去噪等处理进而网格定位 ...
上官亚力
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Jixie chuandong, 2004 提出了一种基于小波包和支持向量机的齿轮故障诊断方法 ,并介绍了该方法的原理和算法。利用获得的矿井提升机减速箱齿轮数据建立了多级故障分类器 ,通过对样本的分类输出检验 ,验证了该故障诊断方法的可行性。
刘亚娟, 关丛荣, 张晓芹
doaj
Tensor Model of Complex Correlated Data and Application Research [PDF]
, 2017 在许多研究领域，数据呈现出多模态的结构特性，张量可以清晰完整地表示这类数据。而张量数据的向量化处理丢失了大量的数据结构信息，甚至造成维数灾和过拟合现象。张量分析的方法直接输入张量数据，能够有效保持数据的结构信息；此外，以张量数据为基础的模型和算法，在减少参变量数目的同时，缓解向量方法在模型学习时极易出现的过拟合现象，这意味着张量模型处理高维小样本问题更加有效，为分析高维向量数据提供了一种新的思路。 基于张量的数据分析方法具有更加广泛的应用前景，所以本文探讨两类复杂关联数据的张量模型及其应用 ...
王丹
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Dianci bileiqi, 2015 复合绝缘子是绝缘材料在电力系统外绝缘应用之一,其绝缘老化性能与表面憎水性有密切关系,因此需要对其绝缘老化判断方法进行研究。本文提出了一种基于支持向量量机（SVM）的复合绝缘子硅橡胶材料绝缘老化性能的判断方法。支持向量机以结构风险最小化为原则,统计学习训练为基础,具有较强的泛化能力。该文以最大水珠形状因子、面积比等特征参数为输入,硅橡胶材料的绝缘老化性能为输出,建立特征参数与绝缘老化性能间的关系。实验结果表明:该方法能判断出复合绝缘子硅橡胶材料绝缘性能良好、正常、差3种状态,尤其以最大水珠面积比为输入时 ...
何贵, 廖平军
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Dianci bileiqi, 2017 阐述了氧化锌避雷器在线监测系统中故障诊断的常规方法与不足,对此提出一种基于模糊环境AMPSO-SVM的氧化锌避雷器故障诊断方法。首先将影响避雷器泄露电流的周围环境部分模糊化,以此作为支持向量机（SVM）的训练样本,在此基础上通过运用自适应变异粒子群算法（AMPSO）对支持向量机中的惩罚因子C和核函数参数g寻优,以得到最佳的诊断模型。并将所得模型和BP神经网络的故障诊断模型相比较,MATLAB仿真结果表明基于模糊环境AMPSO-SVM的诊断方法有更高的正确率和泛化能力 ...
甘锡淞, 傅成华, 余洋
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Gaoya dianqi, 2014 分析高压断路器机械振动信号和声波信号的特性,针对现有诊断方法的不足,笔者提出了一种基于振声时三维图的高压断路器机械故障诊断方法,并给出了可行的诊断步骤和分析。此方法首先利用分级多时标信号对准的方法构建振声时三维图,然后提取断路器振声时三维图的包络,最后采用基于形状的分级特征向量提取方法构建支持向量机的输入向量进行故障诊断。其中,一级特征提取振声时三维图包络六面八角的特征向量,二级特征提取振声时三维图二维投影的区域弦的分布特征。实验结果表明,该方法诊断高压断路器机械故障能取得良好的效果。
张佩, 周秀萍
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Gaoya dianqi, 2018 对高压断路器动作过程中状态特征参量的提取与分析是状态识别与故障诊断的关键。高压断路器分合闸过程中的触头行程曲线蕴含着反映其内部机构机械状态的丰富信息。然而,仅依靠常规的时间和速度等参量无法对高压断路器的机械状态进行准确识别。文中提出了一种基于最优特征向量分类的高压断路器机械状态识别方法,通过计算各个特征与状态分类之间的互信息,根据最大相关最小冗余的准则筛选出最优特征子集,然后基于最优特征量构建支持向量机（SVM）,利用分类准确度进行评价,确定出最优的特征向量和分类模型。对实验数据的分析结果表明 ...
杨景刚 +5 more
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Gaoya dianqi针对变压器在线油中溶解气体在线监测数据质量问题，统计了200多台监测装置的2020全年数据，总结了3种主要数据错误模式；提出了数据错误模式识别策略和特征参数，构建了多分类支持向量机进行错误数据识别与分类；并利用核主成分分析法和排列组合遍历寻优法对特征向量进行了降维优化。所构建的多分类支持向量机分类器对于H2错误数据识别准确率达到97.5%，对于其他气体达到90%以上。应用所构建的分类器对2020全年数据进行了统计，其中H2的错误数据达到27.14%，C2H2的错误数据达到1.75%。
何宁辉 +7 more
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