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搜索结果: 1-5 共查到机械工程 SVM相关记录5条 . 查询时间(0.062 秒)
基于图论理论的脑网络分析方法近年来在认知脑科学研究中起到了非常重要的作用,而基于事件相关电位(Event-Related Potentials,ERP)的传统测谎方法一直都专注于对某一特定通道上的脑电信号进行分析,针对传统方法中使用少数通道并不能够全面的反映人在说谎状态下大脑整体认知功能特征的缺点,本文提出了基于脑网络特征的测谎方法,通过听觉刺激诱发事件相关电位ERP,记录脑区多通道脑电信号,通过...
为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和协同神经网络(SNN)相结合的故障诊断方法.首先利用参数优化后的SVM对测量数据进行初步故障诊断分类,对诊断结果进行分析统计,得出难以区分的相似故障类型,并根据SNN对这些相似故障进一步地区分判断,最后根据实际数据对此故障模型进行仿真.结果显示:基于SVM的初步故障诊断准确率达到96%;而经过SNN...
为了解决自确认气动执行器的故障诊断问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模和支持向量多分类机(SVM)的执行器故障诊断方法,该方法利用LS-SVM回归建立气动执行器的正常模型,将实际输出与模型输出比较,产生残差作为气动执行器的非线性故障特征向量。利用聚类方法设计了层次支持向量多分类机结构,以残差作为输入建立支持向量多分类机,判断气动执行器故障类型。利用DABLib生成的故障数...
 针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典 型故障样本的实际情况,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine ,简称SVM) 和经验模态分解 (Empirical Mode Decomposition ,简称EMD) 包络谱的滚动轴承故障诊断方法. 该方法首先对原始信号进行 经验模态分解,将其分解为多个固有模态函数( Int...
为简单有效地快速识别铝合金脉冲MIG焊过程稳定性,运用电压信号近似熵来进行对铝合金脉冲MIG焊过程稳定性模式的识别。通过获取不同焊接过程的电压信号,利用近似熵理论分析电压信号,并提取特征向量,对所获得的特征向量采用支持向量机SVM方法进行模式识别,成功地识别了不同的铝合金脉冲MIG焊接过程的稳定性。

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