原文服务方: 河北省科学院学报       
摘要:
提出了基于形态梯度变换和改进支持向量机的多普勒雷达天线机械故障诊断方法.首先基于数学形态梯度对雷达天线机械故障信号进行滤波,消除噪声因素的影响.然后,针对现有支持向量机投票策略在构造多类分类器的过程中存在的部分区域不可分的问题,提出基于Beta映射关系函数的贝叶斯优化投票策略支持向量机模型,建立基于Beta映射关系函数的贝叶斯先验分布和后验分布之间的联系,对后验分布进行精确的估计,实现对不可分区域数据的有效分类.通过对采集到的某型号多普勒雷达天线的轴承故障信号的有效分类,表明了本文所提方法的准确性.
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文献信息
篇名 基于形态梯度变换和改进支持向量机的多普勒雷达天线机械故障诊断方法
来源期刊 河北省科学院学报 学科
关键词 形态学梯度 贝叶斯 投票策略 支持向量机 故障诊断
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 5-11,50
页数 8页 分类号 TH165.3|TN911.2
字数 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁如意 13 28 2.0 5.0
2 蒋涛 22 51 5.0 6.0
3 甄树勇 6 2 1.0 1.0
4 王硕飞 9 4 1.0 1.0
5 靳松 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
形态学梯度
贝叶斯
投票策略
支持向量机
故障诊断
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研究分支
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