肖凡
- 作品数：2 被引量：7H指数：2
- 供职机构：西北工业大学计算机学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金陕西省自然科学基金航天支撑技术基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于小波分析与支持向量机的时间序列预测被引量：2
- 2011年
- 时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于"原始时间序列是无噪的"这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。
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- 关键词：小波分析多尺度分解去噪支持向量机时间序列预测
- 基于参数优化支持向量机的航空电子系统故障诊断被引量：5
- 2012年
- 随着航空电子系统的不断发展,复杂性和关键性不断增强,其故障的实时在线诊断越来越受到重视;针对电子系统在故障诊断中表现出的非线性、复杂性、强干扰性和多样性的特点,提出采用支持向量机进行航空电子系统的故障诊断;同时,采用粒子群优化(PSO)算法实现支持向量机的参数寻优,以提高其参数选择的效率,避免人为选择参数的不足;仿真实验表明,该方法融合航空电子系统的多点测试信息,结构简单时效性高,故障检测正确率达到97.5%,平均故障识别正确率达到96.9%,适用于信息融合型的航空电子系统在线智能故障诊断。
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- 关键词：航空电子系统支持向量机粒子群优化信息融合
