基于 SVM 的双层圆柱壳体机械振动噪声数据特征提取方法比较

• 作者: 尹曰建 张志华 梁胜杰 钟强晖
• 来源期刊: 船舶力学
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 主成分分析法 核主成分分析法 独立成分分析法 机械振动噪声 特征提取
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 流体与结构声学
• 页码范围: 215-220
• 页数: 6页
• 分类号: TB53|O212.4
• 字数: 4164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7294.2015.h1.025

摘要

鉴于某双层圆柱壳体的机械振动噪声数据结构复杂、维数较高，工程上不宜直接分析，文章提出先对其进行特征提取后再进一步分析的思路，可有效简化数据结构，提高数据分析的准确度。选择工程上常用的主成分分析法（PCA）、核主成分分析法（KPCA）与独立成分分析法（ICA）对文中高维机械振动噪声数据进行特征提取。利用支持向量机（SVM）的分类识别能力，对经特征提取后不同工况下的噪声数据进行分类识别。依据正确识别率大小比较三种方法的特征提取效果，以选择针对某双层圆柱壳体机械振动噪声数据合适的特征提取方法。结论可为深入分析某双层圆柱壳体机械振动噪声数据的规律特点打下良好基础。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟强晖	海军工程大学装备经济管理系	32	206	8.0	14.0
2	张志华	海军工程大学科研部	125	762	13.0	21.0