一种组合模型状态监测方法研究

• 作者: 尹明 张波 李小珉
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 状态监测 组合模型
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 21-25,34
• 页数: 6页
• 分类号: TP277
• 字数: 4995字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2016.01.005

摘要

目前在状态监测过程中分类器的类型和参数的选择对状态监测率有很大影响,而且任何单一模型使用过程中都会出现不理想的方面,提出一种参数优化与组合模型相结合的新方法.结合支持向量机(SVM)能够处理分类问题和隐马尔科夫模型(HMM)适合处理连续信号的特点,同时考虑到SVM的参数设置对结果影响较大,采用粒子群算法(PSO)对SVM进行优化,最终形成组合模型HMM-PSOSVM.通过实验验证了其具有良好的模拟电路早期状态监测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小珉	海军工程大学电子工程学院	31	245	8.0	15.0
2	尹明	海军工程大学电子工程学院	22	51	4.0	6.0
3	张波	海军工程大学电子工程学院	2	0	0.0	0.0