基于LS-SVM的燃烧状况智能诊断

• 作者: 仲兆平 王春华 鄂加强
• 来源期刊: 燃烧科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: D-S证据理论 最小二乘支持向量机 自适应遗传算法 燃烧
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 462-466
• 分类号: TK227.1
• 字数: 3945字
• 语种: 中文

摘要

运用D-S证据理论以及多传感器信息融合理论建立了数据融合目标识别系统,将其应用于燃烧状况诊断系统中,并利用最小二乘支持向量机理论以及自适应遗传算法理论解决了D-S证据理论当中基本概率分配函数难以获取的问题.所建立的燃烧诊断系统取得了比常用的燃烧状况诊断系统更高的燃烧状况诊断准确率,其中稳定燃烧诊断正确率为84%,不稳定燃烧诊断准确率为79%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仲兆平	东南大学能源与环境学院	214	2708	27.0	41.0
2	鄂加强	湖南大学机械与运载工程学院	112	837	18.0	21.0
3	王春华	东南大学能源与环境学院	7	65	4.0	7.0