原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
目前腐蚀疲劳破坏预测方法精度不高.提出基于小波多分辨分析法(MRA),在再生核希尔伯特空间构建一种多尺度核函数的最小二乘支持向量机(multi-scale kernel LSSVM,MSK_LSSVM)预测算法.根据Mercer平移不变核定理,构造了多尺度复Gaussian小波核函数.由于多尺度核函数能够通过平移生成L2(R2)子空间的一组完备基,因此MSK_LSSVM可以任意逼近目标函数,更具灵活性.经仿真实验验证,与BP神经网络方法、标准支持向量机、灰色系统预测模型方法对比,机械结构中铆接件腐蚀变化的趋势通过MSK_LSSVM预测,准确率高、时间短.
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文献信息
篇名 基于多尺度核函数的铆接件腐蚀疲劳预测
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 多分辨分析法 多尺度核 复Gaussian小波 最小二乘支持向量机
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 系统应用开发
研究方向 页码范围 1074-1077
页数 4页 分类号 TP181|TG115
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.04.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋刚 西南科技大学制造过程测试技术教育部重点实验室 70 338 11.0 15.0
2 蔡勇 西南科技大学制造过程测试技术教育部重点实验室 111 1032 16.0 26.0
3 王静 西南科技大学制造科学与工程学院 31 64 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
多分辨分析法
多尺度核
复Gaussian小波
最小二乘支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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