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胡云艳

作品数：2 被引量：13H指数：2
供职机构：湖南大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金湖南省学位与研究生教育教学改革研究项目湖南省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇电路
  • 2篇多小波
  • 2篇多小波变换
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇群算法
  • 2篇子群
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇小波
  • 2篇小波变换
  • 2篇粒子群
  • 2篇粒子群算法
  • 2篇模拟电路
  • 2篇波变换
  • 1篇电路故障诊断
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇优化支持向量...
  • 1篇粒子群优化

机构

  • 2篇湖南大学
  • 1篇北京信息科技...

作者

  • 2篇胡云艳
  • 1篇彭敏放
  • 1篇田成来
  • 1篇沈美娥
  • 1篇谭虎
  • 1篇宋丽伟

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于粒子群算法优化支持向量机的模拟电路诊断被引量：11
2012年
为了提高支持向量机网络(SVM)进行模拟电路诊断的准确率,提出了一种基于粒子群(PSO)算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换,通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征;然后用粒子群算法优化支持向量机的结构参数,实现对不同故障模式分类识别。仿真结果表明,此方法能有效提高模拟电路故障诊断准确率。
胡云艳彭敏放田成来谭虎宋丽伟沈美娥
关键词：模拟电路粒子群优化多小波变换支持向量机
基于多小波变换和支持向量机的模拟电路故障诊断
自20世纪60年代开始研究以来，模拟电路故障诊断一直是电路系统领域的热门课题，但由于模拟电路的元件参数具有的容差性，故障模式具有的复杂性及多样性等特点，使得已有的诊断方法与实际应用存在一定的差距。本文将多小波分解作为故障...
胡云艳
关键词：模拟电路多小波变换支持向量机粒子群算法蚁群算法
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