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基于敏感瞬态冲击特征提取与分层极限学习机的行星齿轮箱故障诊断研究
被引量：
3
1
作者
秦波
尹恒
+3 位作者
王卓
赵文军
马涛
王建国
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期276-285,共10页
在行星齿轮箱故障智能诊断中,针对其振动信号特征"难提取"、构建的特征向量集"质量差"以及基于极限学习机的故障分类模型"精度低"的问题,提出一种如何捕获其振动信号中敏感瞬态冲击特征并据此构建高维特...
在行星齿轮箱故障智能诊断中,针对其振动信号特征"难提取"、构建的特征向量集"质量差"以及基于极限学习机的故障分类模型"精度低"的问题,提出一种如何捕获其振动信号中敏感瞬态冲击特征并据此构建高维特征向量集与提升极限学习机故障分类精度的行星齿轮箱太阳轮的状态辨识方法。首先,将所测取振动信号分别经快速峭度图求解和变分模态分解,筛选出与其最大峭度值对应中心频率fω相匹配的若干个本征模函数,然后,求其改进多尺度排列熵值来构建高维特征向量集;其次,利用去噪自动编码器使极限学习机隐含层节点的输入权值和阈值满足正交条件实现其隐含层的分层;最后,将上述特征向量集作为分层核极限学习机的输入,通过训练建立行星齿轮箱太阳轮的故障分类模型。结果表明,所提方法实现了太阳轮振动信号中敏感瞬态冲击特征的有效提取及其特征向量集的高质量构建,同时也提高智能诊断模型的分类精度。
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关键词
敏感特征提取
特征向量集构建
分层极限学习机
行星齿轮箱
故障识别
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职称材料
基于图像分类的图像美学评价研究
被引量：
2
2
作者
高寒
唐降龙
+1 位作者
刘家锋
金野
《智能计算机与应用》
2013年第4期39-41,46,共4页
提出图像类别及图像内容在审美中的重要性,并由实验验证审美特征对于不同的图像类别体现出不同的适应性,因此确定图像类别对图像审美的影响。通过分析现有的图像审美特征的着重点,建立专用于图像审美的图像预分类方法,并确定对各个图像...
提出图像类别及图像内容在审美中的重要性,并由实验验证审美特征对于不同的图像类别体现出不同的适应性,因此确定图像类别对图像审美的影响。通过分析现有的图像审美特征的着重点,建立专用于图像审美的图像预分类方法,并确定对各个图像分类有效的审美特征,通过已标签图像的数据训练,计算各审美特征的权值,最终建立起内部先分类后审美的图像审美系统。
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关键词
图像审美
审美特征
敏感特征集合
图像内容
分类
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职称材料
基于线性特征集的非授权代码敏感路径检测
被引量：
1
3
作者
梁涛
李毅成
段玉莹
《计算机仿真》
北大核心
2021年第6期373-377,共5页
当前的非授权代码的检测过程忽略了获取线性特征集,代码类型无法得以高精度匹配,导致传统方法出现检测准确率低、耗时长问题。为解决以上问题,提出基于线性特征集的非授权代码敏感路径检测方法。引入深度学习,设计非授权代码特征检测步...
当前的非授权代码的检测过程忽略了获取线性特征集,代码类型无法得以高精度匹配,导致传统方法出现检测准确率低、耗时长问题。为解决以上问题,提出基于线性特征集的非授权代码敏感路径检测方法。引入深度学习,设计非授权代码特征检测步骤。以非授权代码为目标样本,基于线性特征集判断非授权代码敏感路径判断,利用深度学习提取正常代码样本的函数图特征,并设置阈值,实现非授权代码敏感路径的检测。实验结果表明:与传统方法相比,所提非授权代码敏感路径检测方法具有更高的检测准确率,且耗时更短,为该领域的深入研究提供理论支持。
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关键词
非授权代码
敏感路径
线性特征集
深度学习
特征提取
函数图特征
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职称材料
题名
基于敏感瞬态冲击特征提取与分层极限学习机的行星齿轮箱故障诊断研究
被引量：
3
1
作者
秦波
尹恒
王卓
赵文军
马涛
王建国
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
内蒙古第一机械集团公司工艺研究所
特种车辆及其传动系统智能制造国家重点实验室
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期276-285,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51865045)
内蒙古自然科学基金重大项目(2018ZD06)
内蒙古自然科学基金面上项目(2017MS0509)。
文摘
在行星齿轮箱故障智能诊断中,针对其振动信号特征"难提取"、构建的特征向量集"质量差"以及基于极限学习机的故障分类模型"精度低"的问题,提出一种如何捕获其振动信号中敏感瞬态冲击特征并据此构建高维特征向量集与提升极限学习机故障分类精度的行星齿轮箱太阳轮的状态辨识方法。首先,将所测取振动信号分别经快速峭度图求解和变分模态分解,筛选出与其最大峭度值对应中心频率fω相匹配的若干个本征模函数,然后,求其改进多尺度排列熵值来构建高维特征向量集;其次,利用去噪自动编码器使极限学习机隐含层节点的输入权值和阈值满足正交条件实现其隐含层的分层;最后,将上述特征向量集作为分层核极限学习机的输入,通过训练建立行星齿轮箱太阳轮的故障分类模型。结果表明,所提方法实现了太阳轮振动信号中敏感瞬态冲击特征的有效提取及其特征向量集的高质量构建,同时也提高智能诊断模型的分类精度。
关键词
敏感特征提取
特征向量集构建
分层极限学习机
行星齿轮箱
故障识别
Keywords
sensitive
feature
extraction
Eigenvector
set
construction
Extreme
learning
machine
Planetary
gearbox
Fault
identification
分类号
TH132.41 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于图像分类的图像美学评价研究
被引量：
2
2
作者
高寒
唐降龙
刘家锋
金野
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《智能计算机与应用》
2013年第4期39-41,46,共4页
文摘
提出图像类别及图像内容在审美中的重要性,并由实验验证审美特征对于不同的图像类别体现出不同的适应性,因此确定图像类别对图像审美的影响。通过分析现有的图像审美特征的着重点,建立专用于图像审美的图像预分类方法,并确定对各个图像分类有效的审美特征,通过已标签图像的数据训练,计算各审美特征的权值,最终建立起内部先分类后审美的图像审美系统。
关键词
图像审美
审美特征
敏感特征集合
图像内容
分类
Keywords
Image
Aesthetics
Aesthetic
feature
sensitive
feature
set
Image
Content
Classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于线性特征集的非授权代码敏感路径检测
被引量：
1
3
作者
梁涛
李毅成
段玉莹
机构
南昌大学抚州医学院
景德镇陶瓷大学
山东理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第6期373-377,共5页
文摘
当前的非授权代码的检测过程忽略了获取线性特征集,代码类型无法得以高精度匹配,导致传统方法出现检测准确率低、耗时长问题。为解决以上问题,提出基于线性特征集的非授权代码敏感路径检测方法。引入深度学习,设计非授权代码特征检测步骤。以非授权代码为目标样本,基于线性特征集判断非授权代码敏感路径判断,利用深度学习提取正常代码样本的函数图特征,并设置阈值,实现非授权代码敏感路径的检测。实验结果表明:与传统方法相比,所提非授权代码敏感路径检测方法具有更高的检测准确率,且耗时更短,为该领域的深入研究提供理论支持。
关键词
非授权代码
敏感路径
线性特征集
深度学习
特征提取
函数图特征
Keywords
Unauthorized
code
sensitive
path
Linear
feature
set
Deep
learning
feature
extraction
Function
graph
feature
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于敏感瞬态冲击特征提取与分层极限学习机的行星齿轮箱故障诊断研究
秦波
尹恒
王卓
赵文军
马涛
王建国
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
下载PDF
职称材料
2
基于图像分类的图像美学评价研究
高寒
唐降龙
刘家锋
金野
《智能计算机与应用》
2013
2
下载PDF
职称材料
3
基于线性特征集的非授权代码敏感路径检测
梁涛
李毅成
段玉莹
《计算机仿真》
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
已选择
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