刘东平
- 作品数：3 被引量：40H指数：2
- 供职机构：中国人民解放军军械工程学院光学与电子工程系更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 基于蚁群支持向量机的模拟电路故障诊断被引量：3
- 2011年
- 针对人为选择支持向量机参数的随机性和盲目性,将蚁群算法的全局收敛和并行计算的特点引入到支持向量机参数的优化中,建立了基于蚁群算法优化支持向量机参数的模型,使两种算法的优点有机结合,通过对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化,使支持向量机分类效果达到最好,并与遗传支持向量机模型比较,结果表明:蚁群算法优化支持向量机参数的方法不仅能够提高支持向量机的分类正确率,而且算法循环时间比较少;最后对Elliptical Filter电路进行仿真,应用小波分析提取响应信号的能量作为故障特征并建立故障样本集,利用蚁群支持向量机模型实现了Elliptical Filter电路的故障诊断,分类正确率达到100%。
- 刘东平单甘霖张岐龙段修生
- 关键词：模拟电路蚁群算法支持向量机参数优化
- 层次支持向量机在数字电路故障诊断中的应用被引量：1
- 2011年
- 针对在数字电路故障诊断过程中存在的样本不平衡度严重的问题,采用层次式支持向量机实现对其故障诊断,通过考虑各类样本的数据量来构造以支持向量为叶节点的树,该方法可有效地解决样本不平衡所带来的问题,同时能够减少计算SVM分类器的个数,提高了训练和诊断速度及准确率。针对故障样本集不可能覆盖所有故障状态而出现的未知故障状态的问题,提出利用分类概率作为标准来判断样本是否为未知故障,实现了对未知故障的判定和对故障分类器的扩展。实验验证表明,本文提出的方法能够解决此类问题,取得较好的效果。
- 张岐龙单甘霖张子宁刘东平
- 关键词：数字电路故障诊断
- 基于改进遗传算法的支持向量机参数优化被引量：36
- 2010年
- 支持向量机是一种非常有前景的学习机器,但是,支持向量机参数的选取一直没有一套成熟的理论,这给支持向量机的应用带来了很大的不便。为此,本文提出了基于改进遗传算法的支持向量机的参数优化方法,利用遗传算法的全局搜索能力得到支持向量机的最优参数值。仿真实验结果表明,得到的参数可使支持向量机具有良好的泛化性能,此方法切实有效。
- 刘东平单甘霖张岐龙段修生
- 关键词：支持向量机改进遗传算法参数优化
