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1.
基于核函数主元分析的机械设备状态识别   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究了核函数主元分析在机械故障模式分类中的应用,通过计算原始空间的内积核函数实现原始数据空间到高维数据空间的非线性映射,再对高维数据作主元分析,求取更易于分类的核函数主元,实验表明,核函数主元分析更适于提取故障信号的非线性特征,能有效区分不同的故障模式,可以应用于机械设备的状态识别。  相似文献
2.
谷颐 《长春大学学报》2007,17(10M):87-91
吉林省的园林树木大多为落叶树种。通过对吉林省园林树木习性、树皮、附属物、枝条、叶痕、维管束痕、皮孔、冬芽等方面特征的调查研究,对吉林省常见园林树木的冬态特征进行了探索,归纳出吉林省园林树木冬态识别的方法。  相似文献
3.
结构边界条件识别和损伤诊断,对于实验室条件下研究结构的动力特性具有重要的实用价值,本文提出了以子网为基础的分区组合式神经网络模型,并以钢筋混凝土梁在静力作用下的挠度作为特征参数,实现了结构的边界条件识别和损伤诊断。  相似文献
4.
泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.  相似文献
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