江苏省自然科学基金(BK2003026)
- 作品数：7 被引量：84H指数：5
- 相关作者：马小平郭小荟徐立中倪建军王建颖更多>>
- 相关机构：中国矿业大学河海大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程化学工程更多>>
- 基于粗糙集-神经网络集成的故障诊断被引量：15
- 2007年
- 综合粗糙集和神经网络的优点,提出一种基于粗糙集-神经网络集成的智能故障诊断模型。在数据采集和预处理的基础上,利用粗糙集(RS)理论对原始故障诊断样本进行离散化处理,并根据条件属性(集)对决策属性的正域的大小来选择属性,提取出对诊断故障贡献最大的最小故障特征子集,从而确定神经网络的拓扑结构;通过网络训练建立故障特征与故障之间的映射关系,采用神经网络集成的方法实现故障的诊断。通过热电厂发电机组的故障诊断实例,表明了这种故障诊断方法的工程有效性。
- 郭小荟马小平
- 关键词：故障诊断粗糙集神经网络神经网络集成
- 基于JSAPI与Java3D的语音交互式场景漫游被引量：1
- 2007年
- 本文分析了JAVA3D和JAVA语音技术接口规范(JSAPI)的结构和工作原理,描述了通过Java3D构造虚拟场景、并利用JSAPI在场景中提供语音交互,提出了语音驱动空间场景漫游模型,并以"汽车展示查询系统"为例,展示了模型的主框架设计和实现中的关键技术。
- 金珠马小平阚宏伟
- 关键词：JAVA3D语音识别虚拟现实语音交互
- 基于最小二乘支持向量机的选煤厂日用水量短期预测被引量：5
- 2007年
- 针对选煤厂日用水量时间序列的预测问题,提出应用最小二乘支持向量机(LSSVM)这一新的机器学习方法来实现日用水量的短期预测.借鉴多层动态自适应优化算法的思想,提出最小二乘支持向量机参数优化的多层动态交叉验证法;用微熵率法求得选煤厂日用水量时间序列的最佳嵌入维数和最佳延迟参数,重构相空间,建立了基于最小二乘支持向量机的选煤厂日用水量时间序列等维信息一步预测模型.预测结果表明:基于LSSVM的预测模型的预测精度比BP神经网络预测模型的预测精度要高,能够满足选煤厂日用水量预测的需要.
- 郭小荟马小平
- 关键词：最小二乘支持向量机参数优化BP神经网络
- 基于Matlab的支持向量机工具箱被引量：25
- 2007年
- 介绍了基于MATLAB的支持向量机工具箱,详细说明了工具箱中用于支持向量分类和支持向量回归的函数。并通过两个具体的实例来说明利用SVM工具箱进行分类和回归方面的方法。
- 郭小荟马小平
- 关键词：MATLAB
- 基于支持向量机的提升机制动系统故障诊断被引量：25
- 2006年
- 针对提升机制动系统中常见的卡缸故障,利用支持向量机(SVM)这一新的机器学习方法进行智能诊断．在某一闸系统正常时获得2组信号,卡缸时获得6组信号,采用3层小波包对闸瓦间隙-时间信号进行分解,以各频带的能量为元素构造特征向量,形成故障诊断样本,在Mat- lab6．5环境下用SVM工具箱进行编程,建立SVM故障分类器并对测试样本进行测试,从而实现提升机制动系统卡缸故障诊断．实验结果表明,在不到0．1 s时间内,就建立了SVM故障分类器,该分类器对测试样本的诊断正确率达到了100％;当训练样本由6组减少至4组时,SVM故障分类器仍可以有效地实现对卡缸故障的诊断．因此,SVM方法对于少样本的故障诊断有较强的适应性,非常适合于矿井提升机这种安全运行要求很高,但又不具备大量故障样本的系统．
- 郭小荟马小平
- 关键词：支持向量机提升机制动系统故障诊断
- 基于D-S证据理论的多属性多人决策方法及其应用被引量：3
- 2005年
- 针对多人多属性决策问题,提出了一种新的基于DS证据理论的方法。该方法综合考虑了多个决策者的主观偏好,并将主观信息与客观信息进行集成。最后,给出一个应用实例和计算结果。
- 陈颖倪建军徐立中
- 关键词：多属性决策D-S证据理论
- 一种复杂适应系统仿真的Agent混合结构模型被引量：10
- 2005年
- 分析了复杂适应系统的多Agent建模方法以及系统仿真框架,提出了一种复杂适应系统仿真的Agent混合结构模型,在该模型中构造了基于知识的协调控制器,通过它来协调慎思式过程和反应式过程.最后,结合跨流域调水管理这一复杂过程,对跨流域调水管理复杂适应系统仿真的Agent结构模型的应用进行了实例分析.
- 倪建军王建颖马小平徐立中李臣明
- 关键词：复杂适应系统AGENT建模系统仿真水资源配置
