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水轮机空化现象智能识别的分类模型训练方法
被引量：
1
1
作者
汪刚
王桂虹
+5 位作者
骆彦辰
梁权伟
黄曦
吴建平
王智勇
陈梓豪
《水力发电》
CAS
2023年第7期67-72,77,共7页
目前国内暂无相关成熟的分类模型训练方法以支持机器自动识别水轮机初生空化现象,针对于此,提出了一种支持向量分类算法(SVCC)用于水轮机空化现象智能识别的分类模型训练,以解决现有技术中分类算法对非线性可分样本数据分类效果不佳的...
目前国内暂无相关成熟的分类模型训练方法以支持机器自动识别水轮机初生空化现象,针对于此,提出了一种支持向量分类算法(SVCC)用于水轮机空化现象智能识别的分类模型训练,以解决现有技术中分类算法对非线性可分样本数据分类效果不佳的问题。对该分类模型的核函数和超参数选取等环节进行了优化,以更好地适应水轮机空化试验数据的特点。训练好后的分类模型已应用于东方电机有限公司水轮机模型试验台进行水轮机初生空化的识别。实际应用表明,该分类模型能够提高机器对水轮机初生空化现象的识别效率且其最终判别准确率可达80%。
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关键词
水轮机
模型试验
空化现象
分类模型训练方法
最优分类超平面
分类器
升维函数
松弛变量
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职称材料
基于姿态角的生猪行为识别方法研究
被引量：
4
2
作者
王传哲
王东
+1 位作者
张海辉
张阳
《扬州大学学报（农业与生命科学版）》
CAS
北大核心
2016年第4期43-48,共6页
现有的生猪行为判别方法,未能实现个体全天行为的监测统计,且模型分析过程繁琐、准确率低、设备成本高。研究低成本、高准确率的生猪个体行为识别方法,为判别生猪健康状况提供依据。首先设计基于微惯性传感器且可穿戴生猪姿态信息监测模...
现有的生猪行为判别方法,未能实现个体全天行为的监测统计,且模型分析过程繁琐、准确率低、设备成本高。研究低成本、高准确率的生猪个体行为识别方法,为判别生猪健康状况提供依据。首先设计基于微惯性传感器且可穿戴生猪姿态信息监测模块,将监测模块佩戴在生猪颈部,采集站、走、卧、躺4类生猪行为下对应的加速度、角速度、姿态角数据6 000组,然后采用LM训练法进行模型训练,并分析加入姿态角信息对模型训练结果的影响,最后建立生猪日常行为分类模型并采用异校验方式进行验证。结果表明:在考虑姿态角信息的条件下,其训练效果与模型的相关系数均优于仅考虑行为信息的训练模型,加入姿态角信息作为BP神经网络输入量可有效避免网络陷入到局部极小值,收敛迅速,误差函数为0.001 844,满足训练要求,模型期望分类与实测分类的决定系数为0.991,生猪行为识别准确率为92.64%。该模型为进一步分析生猪生理健康状况判别提供了数据支持。
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关键词
猪
行为识别
微惯性传感器
姿态角
行为分类模型
LM训练法
原文传递
题名
水轮机空化现象智能识别的分类模型训练方法
被引量：
1
1
作者
汪刚
王桂虹
骆彦辰
梁权伟
黄曦
吴建平
王智勇
陈梓豪
机构
东方电气集团东方电机有限公司
出处
《水力发电》
CAS
2023年第7期67-72,77,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(52279088)。
文摘
目前国内暂无相关成熟的分类模型训练方法以支持机器自动识别水轮机初生空化现象,针对于此,提出了一种支持向量分类算法(SVCC)用于水轮机空化现象智能识别的分类模型训练,以解决现有技术中分类算法对非线性可分样本数据分类效果不佳的问题。对该分类模型的核函数和超参数选取等环节进行了优化,以更好地适应水轮机空化试验数据的特点。训练好后的分类模型已应用于东方电机有限公司水轮机模型试验台进行水轮机初生空化的识别。实际应用表明,该分类模型能够提高机器对水轮机初生空化现象的识别效率且其最终判别准确率可达80%。
关键词
水轮机
模型试验
空化现象
分类模型训练方法
最优分类超平面
分类器
升维函数
松弛变量
Keywords
hydraulic
turbine
model
test
cavitation
phenomenon
classification
model
training
method
optimal
classification
hyperplane
classifier
ascending
dimension
function
relaxation
variable
分类号
TK730 [交通运输工程—轮机工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于姿态角的生猪行为识别方法研究
被引量：
4
2
作者
王传哲
王东
张海辉
张阳
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
出处
《扬州大学学报（农业与生命科学版）》
CAS
北大核心
2016年第4期43-48,共6页
基金
陕西省科学技术研究发展计划项目(2014K02-08-02)
杨凌示范区科技计划项目(2014GY-01)
文摘
现有的生猪行为判别方法,未能实现个体全天行为的监测统计,且模型分析过程繁琐、准确率低、设备成本高。研究低成本、高准确率的生猪个体行为识别方法,为判别生猪健康状况提供依据。首先设计基于微惯性传感器且可穿戴生猪姿态信息监测模块,将监测模块佩戴在生猪颈部,采集站、走、卧、躺4类生猪行为下对应的加速度、角速度、姿态角数据6 000组,然后采用LM训练法进行模型训练,并分析加入姿态角信息对模型训练结果的影响,最后建立生猪日常行为分类模型并采用异校验方式进行验证。结果表明:在考虑姿态角信息的条件下,其训练效果与模型的相关系数均优于仅考虑行为信息的训练模型,加入姿态角信息作为BP神经网络输入量可有效避免网络陷入到局部极小值,收敛迅速,误差函数为0.001 844,满足训练要求,模型期望分类与实测分类的决定系数为0.991,生猪行为识别准确率为92.64%。该模型为进一步分析生猪生理健康状况判别提供了数据支持。
关键词
猪
行为识别
微惯性传感器
姿态角
行为分类模型
LM训练法
Keywords
pig
behavior
recognition
MEMS
attitude
angle
behaviors
classification
model
LM
training
method
分类号
S828.2 [农业科学—畜牧学]
TP391.41 [农业科学—畜牧兽医]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水轮机空化现象智能识别的分类模型训练方法
汪刚
王桂虹
骆彦辰
梁权伟
黄曦
吴建平
王智勇
陈梓豪
《水力发电》
CAS
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于姿态角的生猪行为识别方法研究
王传哲
王东
张海辉
张阳
《扬州大学学报（农业与生命科学版）》
CAS
北大核心
2016
4
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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