| 基于RS和SVM的水泥回转窑故障诊断研究 |
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| 引用本文： | 杨怡婷,欧阳名三. 基于RS和SVM的水泥回转窑故障诊断研究[J]. 安徽理工大学学报(自然科学版), 2015, 0(1) |
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| 作者姓名： | 杨怡婷 欧阳名三 |
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| 作者单位： | 1. 淮南职业技术学院信息与电气工程系,安徽淮南,232001
2. 安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南,232001 |
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| 基金项目： | 安徽省优秀青年人才基金资助项目 |
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| 摘 要： | 将粗糙集和支持向量机两种理论相结合应用于水泥回转窑的小样本故障诊断。首先介绍了粗糙集(RS)理论和支持向量机(SVM)理论的基本理论知识,然后将RS理论应用于水泥回转窑故障信息的知识约简,再利用SVM理论对RS理论约简后的数据进行训练和分类。这种融合之后的诊断方法不仅充分发挥了两种理论的优点,同时克服了SVM对冗余信息和有用信息识别的局限性,有效地降低了SVM的输入信息空间维数,弥补了RS理论法对输入信息中的噪声敏感、抗干扰能力差的缺点,有效地提高了诊断的效率和准确率。
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| 关 键 词： | 小样本故障诊断 水泥回转窑 粗糙集 支持向量机 |
Small Sample Fault Diagnosis of a Cement Rotary kiln Based on Rough Sets and Support Vector Machine |
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| YANG Yi-ting,OUYANG Ming-san. Small Sample Fault Diagnosis of a Cement Rotary kiln Based on Rough Sets and Support Vector Machine[J]. Journal of Anhui University of Science and Technology:Natural Science, 2015, 0(1) |
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| Authors: | YANG Yi-ting OUYANG Ming-san |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | small sample diagnosis cement kiln rough sets support vector machine |
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