基于操作剖面搜索可疑参数的故障定位方法

针对软件故障定位问题,提出一种新型故障定位技术SPRank(可疑参数排名).该方法利用测试数据构建操作剖面模型,并提出输入参数谱度量程序各个参数的可疑度;在此基础上,利用优化的思想搜索程序的可疑参数和与之相关的可疑语句,进一步缩小程序故障的检索范围,从而提升故障定位准确率.实验表明SPRank方法能有效地提升三种经典高效的故障定位方法的故障定位准确率.     

改进的阈值小波和PSO－SVM算法及应用

本文提出了基于改进阈值小波及改进支持向量机的低速重载滚动轴承故障识别方法.首先在实验台上测量三种不同工况的轴承信号,利用改进阈值小波对信号进行降噪处理,将降噪的信号利用小波包分解法得出各频带的特征能量值;其次利用粒子群算法来优化支持向量机的学习因子,提高支持向量机多分类器的识别性能;最后,将特征能量值导入优化后的多分类器,实现低速重载滚动轴承的智能识别.结果表明,结合后的方法有着良好的诊断效果.     

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时,不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题,提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分...     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

一种改进的故障检测算法在组合导航中的应用

为提高组合导航系统的容错性能,实时检测滤波器处理测量信息的有效性,针对组合导航系统突变故障的检测问题,提出了相应的改进算法. 该算法不仅对系统层面上进行故障探测,而且对故障进行定位和隔离,分析了作为假设检验量的标准化残差之间的相关性强弱对故障正确定位的影响,由此对基于标准化残差的故障检测与隔离算法进行了改进,实现子系统内部故障的正确定位与隔离. 实验结果表明,改进的算法能够更有效地利用多余观测量,从而提高组合导航系统的稳健性.      

利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法

针对网络入侵检测准确率低、误报率高的状况,通过理论分析与仿真实验,提出一种利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法.该算法利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力和线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机分类器的性能.通过仿真实验对其性能进行了对比分析,结果验证了该算法的有效性.     

基于支持向量机故障分类器的参数优化研究

针对基于支持向量机故障分类器的参数优化问题，讨论了以半径-间距上界(RM界)最小化为目标的支持向量机参数优化的原理，提出了一种简化算法．针对梯度下降算法计算复杂和在梯度无法求出时不能实现优化的不足，简化算法不需计算梯度，而是利用固定的迭代步长来实现核函数一个参数的优化．依据简化算法实现了二分类故障分类器的参数优化，并应用于汽轮发电机组的蒸汽激励和轴瓦松动故障的分类器中．测试结果表明，通过参数优化可提高故障分类器的分类能力．     

二维主分量分类器

在主分量分类器(PCC)的基础上提出了二维主分量分类器方法,具有速度快、算法简便的特点.人脸性别分类结果表明,所提出的方法在识别性能上优于主分量分类器;另外,算法执行时间具有很大的改进.     

基于集成间隔优化的对海雷达目标识别算法

综合考虑对海雷达目标识别的高实时性和强泛化能力要求,提出一种利用模拟退火算法(SA)进行集成间隔优化的静态选择集成(SSE)算法.该算法首先利用SA基于集成间隔最大化搜索出不同大小的最优基分类器子集,然后利用集成分类精确度从中筛选出最终的集成分类器系统.进而提出一种分类器权值、样本权值的迭代求解算法,并考虑这两类权值以及基分类器的分类置信度,给出了8种集成间隔定义.在自建全极化高分辨率距离像(HRRP)分类数据集和17个UCI数据集上分析了集成间隔定义对集成算法性能的影响,通过对比实验验证了该算法的有效性.     

一种基于层次切片的软件错误定位方法

提出了一种基于层次切片模型适合面向对象语言的错误定位方法.首先分别在包层、类层、方法层删去通过测试的包、类和方法,缩小软件错误存在的范围;其次,在语句层将删减后的程序按抽象语法树划分成若干模块,统计模块内变量使用的数目;通过动态分析,选取一组测试用例计算其执行历史;根据模块内使用变量数目的规模,采用逐步求精算法,计算产生错误测试用例的程序执行历史与静态分析过程中所产生模块的交集及交集的后向切片,直至实现错误定位.实验数据表明:该方法能够查出前期定位程序中绝大部分错误的位置,尤其适用在方法调用比较少的程序中.在方法调用比较频繁的程序中,由于在调用语句处迭代调用逐步求精算法,效率会降低.     

数控系统软件故障定位技术

为了快速准确地对数控系统中的软件故障实施定位,提高数控系统可靠性,提出将改进的相似路径算法和模糊判断技术应用到数控系统软件故障定位领域。根据监控器记录的信息,生成失效路径;根据改进的相似路径算法,由程序控制流图和失效路径生成相似路径集;通过程序切片算法,将可疑代码的范围减少;同时采用模糊数学来判断可疑代码,进而对控制流类故障进行定位。为了验证该方法的可行性,事先在NURBS插补模块中植入故障,并对该模块进行故障定位实验。实验结果表明,该方法是一种行之有效的数控系统软件故障定位方法。     

一种基于Nest层次型分类器的快速、精确的眼睛定位算法

人脸特征点定位是人脸识别、表情识别等人脸处理技术的基础,脸部特征点定位,尤其是眼睛的定位性能很大程度上影响着算法的精度.首先利用积分图像的概念快速计算眼睛样本的Haar-like特征,然后训练了Real Adaboost分类器,为了提高训练速度采用了层次型结构的Real Adaboost分类器.相比于传统Cascade结构的层次型分类器,本文采用了基于Nest结构的层次型分类器算法. 研究表明这种新的算法,定位速度更快,定位精确度也更高.     

Boosting算法中基分类器权重的动态赋值

Boosting是一种有效的分类器组合方法,其通过加权投票来组合多个基分类器进行分类.在对基分类器进行权重赋值时,该算法采用了以基分类器在当前训练集上的错误率的某种变形来对基分类器进行权重赋值,这是一种静态的赋值方法.介绍一种动态地对基分类器进行赋权重的方法,这种方法利用当前测试实例属于某个被错误分类数据子集的程度,并按照程度的大小给相应的基分类器赋适当的权重.跟静态赋权重相比,这种方法考虑了测试实例属性取值的不同,进而能动态地调整基分类器的权重,从而达到进一步优化分类性能的目的.实验表明,动态权重赋值的方法在大多数情况下跟静态赋值相比具有更好的分类性能.     

基于PSO-PF-SVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路输出信号存在的非线性、高维数等特点所带来的诊断困难问题,提出一种支持向量机(SVM)分类器参数优化算法,进行模拟电路故障诊断.首先,运用S变换与灰度共生矩阵(GLCM)组合方法S-GLCM,对电路输出信号进行故障特征提取.其次,采用粒子群算法(PSO)与粒子滤波算法(PF)融合,通过重采样实时更新粒子的位置和速度,对SVM参数进行高效寻优,并将特征向量代入模型中进行训练和测试,完成对电路各故障模式的高精度故障诊断.最后,通过两个国际基准电路试验对该方法进行可靠性分析.试验结果表明：S-GLCM在处理非线性、非平稳信号时表现出很大优势,将电路输出信号每组1 500个采样点降为8维特征向量,减少冗余信息;该SVM分类器参数优化算法的诊断准确率较未优化算法提升约11.2%.     

雷电定位计算的粒子群优化方法

针对雷电定位问题,引入粒子群优化(PSO)算法用于雷电定位计算.给出了利用这种算法进行雷电定位的计算步骤,并提出用PSO算法和传统迭代算法协作计算雷电位置的方法.通过数值仿真分析和电网雷击事故定位计算分析了PSO算法的性能.结果表明:该算法能克服传统迭代方法易于发散的缺点,稳定并精确地求解出雷电发生位置;该算法的计算量大于迭代方法,但比网格搜索法要大幅减小;利用PSO算法给出雷电定位初始值,再用迭代方法求解可保证计算稳定并减少计算量.     

优化BP_AdaBoost算法及其交通事件检测

为了及时检测出高速公路上发生的交通事件,减少由于交通事件带来的损失,提出了一种基于遗传优化的BP_AdaBoost算法用于交通事件检测.提取高速公路上下游的车流量、车速与占有率作为BP(back propagation)神经网络的输入值,利用遗传算法全局搜索的性能优化BP神经网络初始连接权值和输出阈值,再通过多个新的BP神经网络弱分类器构建成AdaBoost强分类器,设计基于遗传算法优化BP_AdaBoost算法的交通事件分类器.以在东京高速公路采集的真实数据进行性能验证,试验结果表明,该算法可以提高BP弱分类器的性能,检测率达到97%,误报率降至3.34%,适用于高速公路交通事件的检测.     

一种基于ACO的代价敏感集成分类器

提出了一种自适应代价优化算法ACO,利用"登山式"方法查找最适合重采样数据子集的最优误分类代价值用于建立基分类器,克服了固定式误分类代价不尽科学和客观的缺点,利用重采样技术实现了数据集样本不足时的分类器训练.通过"投票"方式对原始数据集中的实例重新标记类标,学习得到一个适应于类分布不均衡数据集的自适应的集成分类器.实验证明,用自适应代价优化算法实现的分类器在类分布不均衡的数据集上的分类性能明显优于CSC,MetaCost和naive Bayes等建立的分类器.     

基于不平衡分类的Bagging集成污水处理故障诊断

在污水处理过程故障会导致出水水质下降、运行费用增高甚至造成环境的二次污染,而污水处理故障诊断数据的典型不平衡特性,严重影响了故障诊断的效果,尤其会导致故障分类的正确率偏低.针对此问题,文中提出了一种基于加权极限学习机的改进Bagging集成污水处理故障诊断建模方法;以加权极限学习机为基分类器,以Bagging集成框架建立集成分类器;定义可调整的过采样倍率公式,通过虚拟少数过采样算法(SMOTE)对少数类样本进行过采样,以保证基分类器间的多样性;以不平衡分类性能指标G-mean值为基础,定义新的基分类器输出权值更新公式,以提高故障类别识别率.仿真实验表明,该污水处理故障诊断模型的性能优于其他对比算法,可有效提高G-mean值和整体分类正确率,特别是提高了故障类别的识别正确率.     

基于聚类技术的集成学习方法研究

研究了基于聚类技术提高分类器差异性的方法.通过Bootstrap技术与分类器学习算法训练分类器模型,利用分类器在验证集上的分类结果作为聚类的数据对象;然后应用聚类算法对这些数据聚类,并在每个簇中选择分类器代表模型,以此构成集成学习的成员;最后应用融合方法实验研究了基于聚类技术提高差异性的集成学习性能,并与集成学习方法bagging,adaboost进行了实验比较.     

稀疏网络的Floyd动态优化算法

通过对Floyd算法进行研究,提出了一种新的求取任意两点间最短路径的算法:Floyd动态优化算法.该算法通过引入插入数组、可达数组以及可发数组,使得算法在求解最短路径前自动修改能够最小化路径的节点,剔除一些无用的节点,最小化语句执行的次数.算法分析表明,新算法在稀疏网络中比Floyd算法在性能上有较大的提高.