复杂系统支持向量机建模与故障预报
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作者蔡艳宁,汪洪桥,叶雪梅 著
出版社国防工业出版社
ISBN9787118100310
出版时间2015-04
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数133页
字数202千字
定价58元
货号SC:9787118100310
上书时间2024-05-07
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内容简介:
《复杂系统支持向量机建模与故障预报》在介绍靠前外故障预报方法的基础上，重点阐述了基于支持向量机的故障预报方法；深入研究了基于无标定样本的单类支持向量机故障预报模型；提出了一种自适应动态无偏很小二乘支持向量机故障预报模型；针对多输入多输出样本，提出了基于ε不敏感损失函数的多输出支持向量回归机模型和多输出很小二乘支持向量机模型；为了衡量系统的异常程度，提出了基于支持向量机概率密度估计模型的系统异常程度衡量方法；很后探讨了复杂系统故障预报方面的近期新研究进展。
目录:
第1章绪论
1.1引言
1.2故障预报方法的研究现状
1.2.1模型驱动方法
1.2.2数据驱动方法
1.2.3定性知识驱动方法
1.3基于支持向量机的故障预报方法的研究现状
1.3.1故障预报问题的特点
1.3.2统计学习理论
1.3.3支持向量机
1.3.4研究现状
1.4本书的内容
第2章基于支持向量预选取的one—clas SSVM
故障预报模型
2.1引言
2.2问题描述
2.3one—clas SSVM模型
2.3.1超平面
2.3.2超球体
2.4支持向量预选取
2.4.1超平面的支持向量预选取
2.4.2超球体的支持向量预选取
2.4.3确定选取样本的个数
2.4.4算法复杂度分析
2.5故障预报算法步骤
2.6仿真实例和结果分析
2.6.1同心圆环样本支持向量预选取
2.6.2电机数据故障预报
2.7本章小结
第3章自适应动态无偏Ls SVM故障预报模型
3.1引言
3.2最小二乘支持向量机及在线算法
3.3动态无偏最小二乘支持向量机
3.3.1初始预测模型
3.3.2增加样本
3.3.3消减样本
3.4自适应动态无偏最小二乘支持向量机
3.4.1滑动时间窗长度的自适应选取
3.4.2算法复杂度分析
3.5仿真实例和结果分析
3.5.1混沌时间序列预测
3.5.2非线性系统在线预测跟踪
3.5.3二容水箱故障预报
3.6本章小结
第4章多输出支持向量回归机故障预报模型
4.
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