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预处理、特征选取、分类决策

  • 发布日期:2017-06-23 10:20
  • 有效期至:2018-06-23
  • 分类区域:全国
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离散小波变换以一种非常简洁的形式保留连续小波变换的主要特征,而且这一过程不会丢失任何信息。离散小波变换是连续小波变换的二次采样,

特征的提取是故障诊断的关键环节,选择并提取出最优的故障特征,可以提高诊断的效率和准确率。多尺度能量统计量就是具有普遍意义和代表性的普适量,工程上常用的方法是分别计算各个尺度下小波系数的某些统计特征。

支持向量机是在高维特征空间使用线性函数假设的学习系统,它由一个来自最优化理论的学习算法训练,该算法实现了一个由统计学习理论导出的学习偏置。SVM最初是针对肯富来水泵模式识别中的两类线性可分问题,

执,历分别为过各类样本中离该分类线最近的点且平行于该分类线的直线。所谓最优分类线就是要求分类线不但能将两类无错误地分开,而且要使两类的分类空隙最大,即能保证经验风险最小。推广到高维空间,最优分类线就称为最优超平面。

当样本集是线性不可分时,将样本利用核函数映射到一个高维空间Z中,然后在Z中将其看成是线性可分的情况,利用原先求解线性的方法进行求解。

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