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杨劭伟

作品数：2 被引量：6H指数：1
供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇独立分量分析
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇加热炉
  • 1篇故障诊断
  • 1篇A-SVM
  • 1篇IC
  • 1篇ICA
  • 1篇ICR

机构

  • 2篇东北大学

作者

  • 2篇刘晓志
  • 2篇杨劭伟
  • 2篇杨英华
  • 1篇陈晓波
  • 1篇秦树凯

传媒

  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇2007中国...

年份

  • 1篇2008
  • 1篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于ICA-SVM的故障诊断方法
针对实际生产过程中数据大多不服从高斯分布以及故障样本少的特点,提出了基于 ICA-SVM 的故障诊断方法．通过 ICA 建立在线过程监测模型,利用 SVM 训练多种故障分类器．对于监测到的故障,经过故障分类器进行进一步故...
秦树凯杨劭伟杨英华刘晓志
关键词：支持向量机故障诊断
文献传递
基于独立分量回归的加热炉钢温预报模型被引量：6
2008年
轧钢加热炉系统具有多变量、非线性、大滞后、交叉耦合等特性,钢坯出炉温度的预报模型一直是个难题。仍然采用统计建模的思路,利用独立分量分析方法不依赖分布假设的优点,建立了钢坯温度变量和过程变量之间的独立分量回归预测模型。基于轧钢厂实际生产数据进行了建模与验证实验,误差比较分析表明,该模型能较好地预测钢坯出炉温度,且预测误差指标优于基于改进PCA的预报模型。
杨英华杨劭伟刘晓志陈晓波
关键词：加热炉
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