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题名基于相关向量机模型的腐蚀声发射信号识别
被引量：2
- 1
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作者
马佳良
于洋
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机构
中国人民解放军
沈阳工业大学信息科学与工程学院
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出处
《环境技术》
2014年第1期23-26,共4页
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文摘
相关向量机(RVM)模型的分类性能与其核函数参数的选择有密切关系。本文分别利用人工蜂群算法(ABC)、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)寻找相关向量机模型的最优参数,对几种方法的寻优性能进行了对比。采用基于二叉树结构的一对多扩展方法,对二分类相关向量机模型进行了扩展,建立了四分类模型。基于该分类模型对罐底腐蚀声发射信号进行识别,将声发射特征参数和频域参数作为模型的输入参数,获得了较好的识别结果。
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关键词
相关向量机
参数优化
声发射信号识别
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Keywords
relevance vector machine
parameter optimization
acoustic emission signal recognition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于小波包分解与RVM的声发射信号识别
被引量：1
- 2
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作者
许宇峰
孙铁
周长茂
张素香
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机构
辽宁石油化工大学机械工程学院
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出处
《测控技术》
CSCD
2017年第7期17-21,共5页
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基金
中国石油化工股份有限公司科技攻关项目(313084)
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文摘
声发射信号识别目前已经成为检测大型储罐底板缺陷状况的普遍方法之一。针对现有声发射检测技术对原始信号的处理与分析方法的不足,对储罐底板腐蚀程度分类识别方法的不明确,基于小波包分解,对声发射传感器接收到的原始信号进行特征提取,得出了信号的特征向量,通过训练相关向量机,结合相关向量机模型对待测设备进行腐蚀类型归类识别,得出分析结论。应用该方法对大连某企业的储油罐进行实测数据检验,分析结论与储油罐实际状况相同,验证了该方法具有科学性与可行性,能够诊断大型储罐底板腐蚀状况的准确性和可靠性。
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关键词
声发射信号识别
小波包分解
相关向量机
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Keywords
acoustic emission signal recognition
wavelet packet decomposition
relevance vector machine
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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