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基于小波变换的混合阈值去噪的方法研究被引量：4: 2008年; 基于小波变换单一阈值去噪方法由于其采用固定模型进行阈值估计,在某种情况下去噪效果较好,但是在特定工程中去噪效果常常不能令人满意。文章提出一种基于小波变换的混合阈值去噪方法,对不同阈值加入权重,通过目标函数优化权重,计算出较理想的阈值。仿真结果表明,与传统方法相比,该方法有较好的去噪效果并能够保留细节特征。; 邓禹熊静琪范显峰; 关键词：小波变换去噪

基于证据理论的航空发动机早期故障诊断方法被引量：16: 2008年; 在分析航空发动机早期故障特点和数据融合的基础上,将证据理论应用于发动机故障征兆级别的数据融合中,提出了构造基本信任指派函数的方法,从而得到了更准确的早期故障征兆.在此基础上,应用模糊聚类分析方法,依据最大隶属度原则得到发动机早期故障源.该方法考虑了发动机早期故障征兆不明确、不精确、不肯定等特点,应用模糊测度来表示征兆,更符合发动机早期故障的实际情况.; 杨建平黄洪钟苗强范显峰王贵宝; 关键词：证据理论航空发动机信息融合

Study on The Application of Ambiguity Function to Bearing Fault Diagnosis: ＜正＞Based on the two-dimensional grey images of ambiguity functions of some simulated signals,the physical mean...; Chengdong Wang; 文献传递

数据驱动的软件可靠性模型研究被引量：2: 2007年; 传统的软件可靠性增长模型通常基于一系列不符合实际情况的假设,因而其适用性和准确性受到了较大的影响。近年来,数据驱动的软件可靠性楚模方法受到了广泛的重视,一些文献提出了基于人工神经网络和基于支持向量机的软件可靠性模型。由于数据驱动的软件可靠性模型不对软件的内部错误及失效过程做任何假设,因而其适用范围较传统的软件可靠性增长模型更广。对于数据驱动的软件可靠性模型,其使用的软件失效数据对模型的预测精度有很大的影响,但现有的文献未对此进行研究。本文提出了一种基于支持向量机的软件可靠性模型,并指出对数据驱动的软件可靠性模型,应使用累计失效数据而不应使用失效问隔数据,应使用最近的部分失效数据而不应使用所有观测到的失效数据。本文同时还提出了一种基于遗传算法的模型参数优化方法。应用三组现有文献中的实际软件测试数据,对所提出的软件可靠性模型与现有的数据驱动的软件可靠性模型进行了对比研究。结果表明,本文所提出的软件可靠性模型具有较好的预测精度。; 杨波黄洪钟郭夙昌; 关键词：支持向量机人工神经网络

Dynamic Fault Tree Analysis Based on Petri Nets: ＜正＞In traditional Dynamical Fault Tree analysis,it is necessary to modularize DFT tree firstly so as to obtain...; Xiaojie Zhang School of Mechatronics Engineering University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054; 关键词：MARKOV; 文献传递

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国家自然科学基金(60672165)