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基于粒子群优化支持向量机的水面无人艇故障诊断
基于粒子群优化支持向量机的水面无人艇故障诊断
作者:
刘庭瑞
廖建锋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
水面无人艇
故障诊断
粒子群优化
支持向量机
参数优化
摘要:
通过故障诊断对水面无人艇(USV)潜在的故障进行预报、分析和判断,从而及时调整控制策略以抑制故障的继续发展,为消除故障和维修设备提供准确的技术支持.支持向量机(SVM)在解决小样本、高维度和非线性模式识别问题中有独特优势,而最佳的属性参数却很难直接得到.粒子群优化算法(PSO)具有全局搜索能力和易于实现的优势,将其应用到SVM属性参数的优化选择中.USV故障诊断实例分析结果表明,PSO-SVM的故障诊断精度高于BP-NNs、GS-SVM和GA-SVM,适用于USV故障诊断.
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故障诊断
粒子群算法优化
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文献信息
篇名
基于粒子群优化支持向量机的水面无人艇故障诊断
来源期刊
船舶工程
学科
交通运输
关键词
水面无人艇
故障诊断
粒子群优化
支持向量机
参数优化
年,卷(期)
2018,(4)
所属期刊栏目
专题:智能船舶
研究方向
页码范围
15-18,27
页数
5页
分类号
U661.323|TP273
字数
语种
中文
DOI
10.13788/j.cnki.cbgc.2018.04.015
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
廖建锋
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研究主题发展历程
节点文献
水面无人艇
故障诊断
粒子群优化
支持向量机
参数优化
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
船舶工程
主办单位:
中国造船工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-6982
CN:
31-1281/U
开本:
大16开
出版地:
上海市中山南二路851号
邮发代号:
4-251
创刊时间:
1978
语种:
chi
出版文献量(篇)
4527
总下载数(次)
24
总被引数(次)
22365
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