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中央高校基本科研业务费专项资金(SCOJTU12CX039)

作品数：1 被引量：7H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇刀具
  • 1篇刀具磨损
  • 1篇特征降维
  • 1篇主分量
  • 1篇主分量分析
  • 1篇降维
  • 1篇核主分量分析

机构

  • 1篇西南交通大学

作者

  • 1篇傅攀
  • 1篇李晓晖

传媒

  • 1篇机械设计与研...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
特征降维与决策融合在刀具磨损监测中的应用被引量：7
2013年
声发射技术是刀具磨损状态监测的有效检测方法。针对目前对刀具声发射信号难以实现识别分辨率和计算速率兼容的问题,提出关于刀具磨损状态识别建模的新方法。首先对信号进行小波包特征抽取,并通过核主分量分析对其进行优化。接着在两种神经网络识别结果的基础上,提出基于支持向量机的决策融合算法,从而避免了经典决策融合算法在实际应用中的问题。实验数据证明,该模型能有效提高刀具磨损状态的识别分辨率,且不影响运算的在线性。
李晓晖傅攀
关键词：刀具磨损核主分量分析
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