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浙江师范大学工学院车辆工程系

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研究主题：故障诊断基于支持向量机模糊C-均值聚类独立分量分析支持向量机

研究学科：电子信息类

被引量：67H指数：2EI: 2 北大核心: 2 CSCD: 2

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整体改进的基于支持向量机的故障诊断方法 ( EI收录): 1; 《仪器仪表学报》浙江师范大学工学院车辆工程系焦卫东林树森出版年：2015; 浙江省杰出青年科学基金(R1100002);国家自然科学基金(51405449;51575497)项目资助; 为了消除噪声或野值样本对支持向量机分类器推广性能的不利影响,从数据预处理、特征提取和分类器设计等几个方面对现有的基于支持向量机的故障诊断方法进行了整体改进。一方面,在独立分量分析的基础上提出一种残余总体相关分析时域特征提...; 关键词：支持向量机推广性能独立分量分析残余总体相关分析模糊C-均值聚类故障诊断

用噪声残差似然估计改进经验模态分解基信号去噪方法 ( EI收录): 2; 《仪器仪表学报》浙江师范大学工学院车辆工程系焦卫东林树森出版年：2014; 浙江省杰出青年科学基金(R1100002);国家"863"计划(2007AA04Z424)资助项目; 现有的基于经验模态分解(EMD)的信号去噪算法,用于幅值取阈以及信号重建的本征模函数(IMF)基本都是靠经验筛选,影响了算法的去噪性能。为解决这一问题,引入噪声残差似然估计(LE-RN)测度以建立IMF的优化筛选准则。由...; 关键词：经验模态分解本征模函数幅值取阈噪声残差似然估计信号去噪

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