智能故障诊断技术及应用的研究

首先讨论了故障诊断系统的主要任务及其不同的分类方法,接着对几类典型智能故障诊断方法的原理、特点、诊断内容、诊断过程作了分析和比较。由于在实际应用中一种单纯的故障诊断方法往往得不到理想的诊断效果,因此重点讨论了几种重要的综合智能故障诊断方法。最后对智能故障诊断方法的应用做了简要介绍并对智能故障诊断方法的进一步发展做出思考。     

自动售货机罐装送出机构设计优化的研究

设计合理的自动售货机送出机构是自动售货机性能的关键,分析了一些典型的送出机构,并提出了一种罐装送出机构的设计方案;在送出机构工作可靠的前提下,建立了以槽轮克服最小转矩为目标函数的数学模型优化设计方案,为自动售货机机构的优化设计提供一种设计方法.     

线性区域数量与PLNN表达能力的相关性

使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值——线性区域数量,并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量,同时给出一种基于Z曲线的线性区域数量的计算方法.针对一个任务实例进行分析,计算不同网络结构的线性区域数量及合并后...     

具有固定顺序的重新排序问题

在生产实际中经常会出现顾客订单不同时到达的情况,为了保证先来顾客的需求和工件本身的要求,往往是先安排好的工件保持相对顺序不变,使其与后来顾客的工件重新排序.本文着重研究了这种使先来顾客的工件保持相对固定顺序,在有限错位限制的条件下使总目标函数值最优的重新排序问题。     

基于模糊PID控制策略的PMSM交流伺服系统

分析了交流伺服控制系统控制策略,通过相互之间的比较,并结合PMSM伺服系统的控制器实现原理及性能要求,给出了适合于系统的控制策略,即模糊PID控制,这样不仅避免了控制器在设计时受被控对象的复杂数学模型的限制,而且使得系统控制策略集PID与模糊控制的优点于一体.结果表明采用Fuzzy-PID控制策略,提高了系统的控制精度,获得较快的转矩响应,从而使系统的动态和静态性能得到了很好的保证.     

机器学习模型在地下水埋深模拟中的适应性分析

基于京津冀气象、社会资料及地下水埋深数据,构建支持向量机(SVM)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)模型对京津冀地区13个城市地下水埋深进行了模拟,并以确定系数、均方根误差、平均绝对百分比误差、纳什系数对3个模型的适应性进行了评价。结果表明：LSTM模型模拟效果最好,其次是RNN,SVM最差;不同城市基于LSTM模型进行地下水埋深模拟时参数调整最少,适应性最好,SVM模型参数调整最多。将3个模型应用于随机选择的6个测站进行验证,在华北地区浅层地下水埋深模拟方面,LSTM模型模拟精度和可信度最好,适应性最强,是该地区地下水埋深模拟的首选机器学习模型。     

基于有限状态机的多阶段网络攻击方法研究

提出了针对多阶段攻击分析的多阶段有限状态机模型,用于分析复杂的攻击行为。通过M-FSM模型能够对攻击的步骤和路径进行综合分析,从而发现网络中存在的安全漏洞和不当的安全配置。在对多阶段攻击进行综合分析的基础上,系统管理员可以以最小的投入对系统进行加固。     

改进的SVM决策树分类算法

为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。     

基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型.该算法不需为每个患者建立单独的检测模型,实现了仅使用一个检测模型...     

一种基于支持向量机的CFG桩复合地基承载力预测方法

提出一种基于SVM的CFG桩复合地基承载力预测方法并建立相应预测模型.为获得模型参数,对18组CFG桩复合地基试验资料进行训练,训练值与实测值符合较好.用建立的SVM模型对4组CFG桩复合地基试验数据进行预测,预测结果与实测值相差较小.理论分析和实例结果验证表明:基于SVM的CFG桩复合地基承载力预测方法具有较高的预测精度和可靠性.