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湖南省学位与研究生教育教学改革研究项目(JG2011C004)

作品数:3 被引量:24H指数:2
相关作者:彭敏放杨超董娜黄清秀宋丽伟更多>>
相关机构:湖南大学北京信息科技大学更多>>
发文基金:湖南省学位与研究生教育教学改革研究项目湖南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电气工程

主题

  • 2篇电路
  • 2篇模拟电路
  • 1篇地网
  • 1篇电路故障诊断
  • 1篇多故障
  • 1篇多故障诊断
  • 1篇多小波
  • 1篇多小波变换
  • 1篇学习机
  • 1篇优化支持向量...
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇群算法
  • 1篇子群
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群算法

机构

  • 3篇湖南大学
  • 1篇北京信息科技...

作者

  • 3篇彭敏放
  • 1篇田成来
  • 1篇黄清秀
  • 1篇沈美娥
  • 1篇董娜
  • 1篇谭虎
  • 1篇胡云艳
  • 1篇刘先锋
  • 1篇杨超
  • 1篇宋丽伟

传媒

  • 2篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2014
  • 2篇2012
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于粒子群算法优化支持向量机的模拟电路诊断被引量:11
2012年
为了提高支持向量机网络(SVM)进行模拟电路诊断的准确率,提出了一种基于粒子群(PSO)算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换,通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征;然后用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,实现对不同故障模式分类识别。仿真结果表明,此方法能有效提高模拟电路故障诊断准确率。
胡云艳彭敏放田成来谭虎宋丽伟沈美娥
关键词:模拟电路粒子群优化多小波变换支持向量机
基于差分进化优化ELM的模拟电路故障诊断被引量:13
2014年
极限学习机具有学习速度快、精度高的优点。为了进一步提高泛化能力,将差分进化算法的全局寻优和算法简单的特点引入到极限学习机的参数优化中,建立了基于差分进化算法优化极限学习机的模型,使两种算法的优点有机结合,应用于模拟电路故障诊断中。首先利用主元分析对电路采样信号进行处理,提取故障特征;其次利用差分进化算法的全局寻优能力优化极限学习机网络的权值和阈值,具有很好的泛化能力。此方法应用于电路仿真实例中,能在较短的时间内获得满意的结果。
周江嫚黄清秀彭敏放杨超董娜
关键词:差分进化极限学习机模拟电路
基于指定元分析的接地网多故障诊断方法研究
2012年
引入一种新的故障诊断和预测方法——指定元分析法(DCA),即先建立DCA多故障诊断理论的空间投影框架,从而把异常检测和诊断问题转换为将观测数据向故障子空间投影后投影能量的显著性检测问题。在确定系统存在异常的情况下,再将观测数据向故障子空间中各故障模式方向分别进行投影,根据投影能量的显著性进行故障的识别和多故障的诊断。给出了接地网故障诊断的实例研究,其仿真计算和诊断结果验证了新方法的有效性。
刘先锋彭敏放
关键词:接地网多故障诊断
共1页<1>
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