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田希

作品数：3 被引量：6H指数：2
供职机构：华北电力大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电气工程金属学及工艺更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇电气工程

主题

  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇向量
  • 3篇向量机
  • 2篇故障诊断
  • 1篇旋转机械
  • 1篇旋转机械故障
  • 1篇旋转机械故障...
  • 1篇遗传算法
  • 1篇智能诊断
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇转子
  • 1篇转子故障
  • 1篇模式识别
  • 1篇模态
  • 1篇经验模态分解
  • 1篇基于支持向量...
  • 1篇机械故障
  • 1篇机械故障诊断

机构

  • 3篇华北电力大学

作者

  • 3篇田希
  • 1篇朱霄珣
  • 1篇祝晓燕
  • 1篇张金会
  • 1篇何政军
  • 1篇李文华

传媒

  • 1篇汽轮机技术
  • 1篇机械工程师

年份

  • 2篇2012
  • 1篇2011
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
支持向量机在旋转机械故障诊断中的应用研究
本文介绍了旋转机械故障诊断的背景、发展和故障机理等基础知识，概括了常用故障诊断的方法，着重研究了二十世纪六十年代初迅速发展的方法-支持向量机(SVM)，详细介绍了支持向量机目前存在的六个问题：特征提取与选择、训练样本的选...
田希
关键词：旋转机械故障诊断支持向量机遗传算法
基于内禀模态能量熵与支持向量机的转子故障智能诊断方法的研究被引量：4
2011年
大型旋转机械转子的运转情况是生产过程中最重要的问题之一,在故障初期对故障识别并实现智能诊断具有重要的意义。然而大型旋转机械存在较大的非线性,并且故障样本较少,给特征提取和状态识别带来了很大困难。基于经验模态分解(EMD)后内禀模态函数的能量熵,提取各个内禀模态函数的能量作为特征向量,并以此作为支持向量机(SVM)的输入参数来输入支持向量机进行故障诊断。实验表明这种方法能够对故障状态与正常状态正确分类,实现故障的智能诊断。
祝晓燕田希朱霄珣李文华
关键词：故障诊断经验模态分解支持向量机
基于支持向量机和神经网络对分类问题的比较研究被引量：2
2012年
支持向量机(SVM)和神经网络(ANN)是模式识别的两种方法,支持向量机是新兴的一种效率更高的识别方法,能够达到比神经网络更好的分类效果。文中以二分类为例比较了二者的分类准确率和效率问题。
张金会何政军田希
关键词：支持向量机神经网络模式识别
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