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上海市高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金(sdj-07003)

作品数：6 被引量：15H指数：2
相关作者：刘天羽李国正尤鸣宇张延迟王致杰更多>>
相关机构：上海电机学院同济大学更多>>
发文基金：上海市高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金国家自然科学基金上海市青年科技启明星计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程医药卫生电气工程更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程
  • 1篇电气工程
  • 1篇医药卫生

主题

  • 3篇数据集
  • 3篇不均衡数据
  • 3篇不均衡数据集
  • 2篇胶质
  • 2篇胶质瘤
  • 2篇胶质瘤诊断
  • 2篇故障诊断
  • 2篇大脑
  • 1篇电压
  • 1篇电压跌落
  • 1篇电压恢复
  • 1篇动态电压
  • 1篇动态电压恢复...
  • 1篇选择性
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇神经网络集成
  • 1篇重复控制
  • 1篇轴承
  • 1篇轴承故障

机构

  • 6篇上海电机学院
  • 3篇同济大学

作者

  • 6篇刘天羽
  • 3篇李国正
  • 1篇尤鸣宇
  • 1篇王致杰
  • 1篇张延迟

传媒

  • 2篇上海电机学院...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇广西师范大学...
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇上海电气技术

年份

  • 1篇2010
  • 4篇2009
  • 1篇2008
共 6 条 记 录，以下是 1-6
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排序方式：
滚动轴承故障诊断中数据不均衡问题的研究被引量：7
2010年
滚动轴承缺陷是导致滚动轴承在运行过程中产生故障的主要原因之一,因此对滚动轴承缺陷诊断技术进行研究具有十分重要的意义。但是,在轴承故障诊断数据集中,故障样本数通常比非故障样本数要少很多,由此引发了数据不均衡情况下故障诊断的问题。以往的研究很少关注这种数据不均衡问题对故障诊断的影响。此外,在故障数据集中有一些冗余甚至是不相关的特征,这些特征降低了学习器的泛化能力。为解决这类问题,本文提出了一种基于Fisher准则的EasyEnsemble算法来解决故障诊断中的数据不均衡问题。在UCI数据集和滚动轴承数据集上的实验结果表明,新算法提高了分类器在不均衡数据集上的分类性能和预报能力。
刘天羽李国正
关键词：滚动轴承故障诊断不均衡数据集
基于重复控制的动态电压恢复器研究
2009年
介绍了一种三相独立式动态电压恢复器,并采用重复控制方法对它进行控制。以Matlab/Simulink为工具对使用重复控制策略的动态电压恢复器进行了仿真。仿真结果表明,当系统出现电压暂降时,动态补偿效果较为理想。
刘天羽陈国栋董祖毅
关键词：动态电压恢复器重复控制电压跌落
大脑胶质瘤诊断中不均衡问题的特征选择被引量：1
2009年
在大脑胶质瘤诊断数据集中,病例样本数通常比正常样本数要少,由此引发了数据不均衡问题下病例诊断的问题。此外,在大脑胶质瘤数据集中有一些冗余甚至是不相关的特征,这些特征降低了学习器的泛化能力。为解决这类问题,提出一种基于互信息特征选择的E asyEnsem b le算法来解决大脑胶质瘤诊断中的数据不均衡问题。在UC I数据集和大脑胶质瘤数据集上的实验结果表明新算法提高了分类器在不均衡数据集上的分类性能和预报能力。
刘天羽李国正
关键词：不均衡数据集互信息
基于互信息算法的选择性神经网络集成在大脑胶质瘤诊断中的应用
2008年
本文利用基于互信息算法的选择性神经网络集成技术从大脑胶质瘤病例中获取在大脑胶质瘤良恶性程度的诊断知识,并与利用基于遗传算法的选择性神经网络集成算法,支持向量机,单个神经网络和提取规则技术的结果作了比较。结果显示,利用基于互信息算法的选择性神经网络集成技术得到的结果是优于其他结果的。
刘天羽王致杰
关键词：神经网络集成胶质瘤
不均衡故障诊断数据上的特征选择被引量：6
2009年
不均衡数据在实际应用中广泛存在,它们已对机器学习领域构成了一个挑战,如何有效处理不均衡数据也成为目前的一个新的研究热点.在故障诊断数据集中,故障样本数通常比非故障样本数要少很多,由此引发了数据不均衡问题下故障诊断的问题.以往的研究很少关注这种数据不均衡问题对故障诊断的影响.此外,在故障数据集中有一些冗余甚至是不相关的特征,这些特征降低了学习器的泛化能力.为解决这类问题,提出了一种基于嵌入式特征选择的EasyEnsemble算法来解决故障诊断中的数据不均衡问题.在UCI数据集和柴油发动机数据集上的实验结果表明新算法提高了分类器在不均衡数据集上的分类性能和预报能力.
刘天羽李国正尤鸣宇
关键词：不均衡数据集故障诊断柴油发动机
齿轮故障诊断中的选择性集成技术被引量：1
2009年
齿轮故障数据的建模因为数据复杂有一定的挑战性。提出将选择性集成学习技术引入到该领域,并将聚类算法用于选择性神经网络集成学习技术。对已有的选择性集成学习技术进行改进,构建了一个基于聚类的选择性神经网络。应用实际数据进行实验,结果表明新算法提高了对齿轮故障诊断的精度,同时诊断效率比基于遗传算法的选择性神经网络集成算法有了显著提高。
刘天羽张延迟
关键词：聚类算法齿轮故障诊断
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