杨颖涛
- 作品数：15 被引量：23H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信机械工程更多>>
- 基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型被引量：4
- 2012年
- 针对贝叶斯网络后验概率需计算样本边际分布,计算代价大的问题,将共轭先验分布思想引入贝叶斯分类,提出了基于共轭先验分布的贝叶斯网络分类模型,针对非区间离散样本,提出一种自适应的样本离散方法,将小波包提取模拟电路故障特征离散化作为分类模型属性,仿真验证表明,模型分类效果较好,算法运行速度得以提高,也可应用于连续样本和多分类的情况,扩展了贝叶斯网络分类的应用范围。
- 杨颖涛王跃钢邓卫强徐洪涛
- 关键词：贝叶斯网共轭先验分布模拟电路故障诊断
- 高精度时变参数模型谱估计及应用
- 2011年
- 现有时变自回归(TVAR)模型参数谱估计容易导致谱峰漂移。针对该问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的TVAR参数估计方法,并将之应用于飞行器结构响应序列的建模及谱估计。通过U-C算法获得TVAR模型参数的初始估计;依据现代谱估计理论结合连续函数极值存在的必要条件,推导模型参数的频域约束条件并构造组合目标函数;采用遗传算法对模型参数初始估计值进行优化。应用结果证明了该方法的有效性。
- 邓卫强王跃钢杨颖涛
- 关键词：遗传算法
- 模糊核聚类相关向量机模拟电路故障诊断被引量：6
- 2011年
- 针对模拟电路故障与特征间存在的模糊组及交叠,首先建立基于Fisher准则函数的最佳聚类数自适应估计方法,采用模糊核聚类选择最优可诊断故障集,然后提出一种基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)理论的模拟电路故障诊断模型,提高了RVM模拟电路故障分类的效率和准确度;模型可以在贝叶斯框架下对分类函数的权重进行推断,而且得到各分类的验后概率,从而能判断分类结果的置信度,辅助进行诊断决策;仿真结果表明提出的模拟电路诊断模型在精度提高的情况下,比支持向量机需要的向量更少,更具稀疏性和泛化性,是一种有效的模拟电路故障诊断方法。
- 杨颖涛王跃钢邓卫强
- 关键词：模糊核聚类相关向量机稀疏贝叶斯模拟电路故障诊断
- 用多项式逼近理论的时变权重组合预测方法及其应用被引量：1
- 2011年
- 提出一种基于一元多项式逼近和二元多项式逼近的时变权重组合预测方法,并将之应用于飞行器结构响应序列的建模与预测。充分考虑权重的无偏性和非负性,通过引入松弛变量将不等式约束转化为等式约束并基于惩罚函数构造新的组合预测目标函数;最后采用遗传算法获得未知变量的数值解及组合预测时变权重表达式。应用结果表明预测方法有效。
- 邓卫强王跃钢杨颖涛
- 关键词：振动与波组合预测惩罚函数
- 用样本密度法解决支持向量机拒识区域被引量：2
- 2010年
- 拒识区域是传统多分类支持向量机中存在的主要缺陷之一。为克服这一不足,提高多分类支持向量机的分类性能和泛化能力,提出将样本密度法用于解决支持向量机拒识区域问题。该方法以落入拒识区域中的样本点为中心,某一阈值为半径建立一个超球体,然后计算各类样本集在该超球体内的样本密度,最后选择最大样本密度对应的类为样本的所属类。数据实验结果表明,样本密度法实现了零拒识,有效提高了传统多分类支持向量机的分类性能。
- 李仁兵李艾华赵静茹王晓伟杨颖涛
- 关键词：支持向量机
- 基于Fisher准则函数的相关向量机模拟电路故障诊断被引量：1
- 2011年
- 针对模拟电路故障与特征间存在的模糊组及交叠、分类效果不理想的情况,提出基于Fisher准则函数的最佳聚类数自适应估计方法和基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)理论的模拟电路故障诊断模型,采用模糊核聚类选择最优可诊断故障集,然后在贝叶斯框架下对故障进行分类。该模型可以对分类函数的权重进行推断,辅助进行诊断决策,提高了RVM模拟电路故障分类的效率和准确度。仿真表明提出的诊断模型在精度提高的情况下,更具稀疏性和泛化性。
- 杨颖涛王跃钢邓卫强
- 关键词：相关向量机模糊核聚类稀疏贝叶斯模拟电路故障诊断
- 基于TVARMA的飞行器结构响应序列参数谱估计
- 2010年
- 针对时变自回归滑动平均(TVARMA)模型参数谱估计容易出现谱峰漂移的问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的TVARMA模型参数估计方法,并将之应用于飞行器结构响应序列的谱估计。首先,通过长自回归方法和增广最小二乘方法获得TVARMA模型参数初始估计值;其次,依据连续函数极值条件推导模型参数的频域约束条件并结合罚函数方法构造组合目标函数;最后,采用遗传算法对模型参数进行优化获得使组合目标函数最小的参数值作为TVARMA模型参数的最优估计。应用结果表明:该方法可以克服谱峰漂移现象,提高模型在时域和时频域的建模精度。
- 邓卫强王跃钢杨颖涛郑文达
- 关键词：遗传算法谱估计
- 基于灰色关联度准则的TVARMA模型参数估计方法
- 2010年
- 针对时变自回归滑动平均模型参数估计问题,基于时间基扩展思想,推导了两种不同的时变自回归滑动平均模型参数估计方法——非线性最小二乘方法和辅助序列法,并以灰色关联度作为观测序列和模型输出序列的相似性评价准则,给出相应的参数迭代估计过程。分别将这两种不同的迭代估计方法应用于某飞行器的结构响应非平稳时间序列的建模,应用结果表明,辅助序列法与非线性最小二乘方法相比,在参数估计精度、收敛特性等方面,前者均优于后者;辅助序列法更适于非平稳时间序列的建模。
- 邓卫强王跃钢杨颖涛
- 短非平稳时间序列TVAR模型参数PLS估计方法
- 2011年
- 文章针对短非平稳时间序列TVAR模型的参数估计问题,探讨了一种TVAR模型参数偏最小二乘回归分析方法;通过某飞行器时变机电系统的电压输出序列对本文方法进行了建模实验。实验结果表明:与传统的TVAR模型参数估计方法相比,PLS方法克服了短时间序列所带来的参数估计精度降低的问题,参数辨识精度更高。
- 邓卫强王跃钢杨颖涛郑文达
- 一种TVARMA参数估计方法及在飞行器结构响应信号建模中的应用
- 2010年
- 针对某飞行器结构响应信号TVARMA模型参数估计问题，本文提出了一种TVARMA模型系数分步估计方法。首先，采用改进的Y—W方程对TVARMA模型时变自回归部分系数进行估计，并计算残差序列；其次，建立残差的高阶TVAR白化模型，并反演与白化模型等价的时变滑动平均模型系数；最后，通过曲线拟合方法对时变滑动平均模型系数进行拟合。该方法避免了非线性方程求解，降低了计算量，应用结果表明其有效性。
- 邓卫强王跃钢杨颖涛郑文达
