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根据【关键词:支持向量机,预测,忠诚度,常旅客,数据挖掘】搜索到相关结果 179 条
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基于GRA-IWOA-ELM的航空煤油闪点值预测
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作者:
李奇安
李俊
曹迪
张铭
来源:
计算机系统应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
灰色关联分析法
极限学习机
预测
航空煤油闪点
软测量
改进的鲸鱼算法
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描述:
针对常一线航空煤油闪点值预测提出基于灰色关联分析法(grey correlative analysis, GRA)与改进的鲸鱼优化算法(improved whale algorithm, IWOA
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飞机蒙皮激光喷丸仿生强化裂纹阻滞技术与剩余寿命预测
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作者:
宋敏杰
来源:
南昌大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
激光喷丸
植物叶片
预测
剩余疲劳寿命
仿生
应力强度因子
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描述:
飞机蒙皮激光喷丸仿生强化裂纹阻滞技术与剩余寿命预测
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基于GRA-IWOA-ELM的航空煤油闪点值预测
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作者:
李奇安
李俊
曹迪
张铭
来源:
计算机系统应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
灰色关联分析法
极限学习机
预测
航空煤油闪点
软测量
改进的鲸鱼算法
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描述:
针对常一线航空煤油闪点值预测提出基于灰色关联分析法(grey correlative analysis, GRA)与改进的鲸鱼优化算法(improved whale algorithm, IWOA
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航空发动机早期故障诊断方法研究
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作者:
徐一艳
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
航空发动机
故障诊断
随机共振
小波包分解
早期故障
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描述:
航空发动机故障诊断是航空发动机领域的重要研究方向。对于发动机早期故障诊断的研究,其意义非常重大,已经成为了目前国内外十分关注的一个研究热点。本论文旨在根据发动机早期故障的特点,研究航空发动机早期故障诊断方法,为发动机故障诊断提供技术基础。 本
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基于可见光航空遥感的水下目标自动识别技术研究
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作者:
汪海洋
来源:
南京理工大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
变形模板
支持向量机
独立分量分析
二维主成分分析
二维otsu阈值分割算法
Gabor滤波
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描述:
等强噪音的影响,使得图像中目标的信息很弱,噪音信息很强。本文要解决的问题是信息弱噪音强图像中的水下目标自动识别,论文的主要工作成果和创新点如下:1)本文提出了基于水下目标光谱特征和水体光谱特征的最佳
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基于多种预测算法的飞机故障预测效果研究
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作者:
朱兴动
章思宇
宋建华
来源:
兵工自动化
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
Fisher判别法
随机森林
Kappa系数
逻辑回归
故障预测
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描述:
为大幅提高飞机的维修故障预测精度,在充分研究Fisher判别法、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种算法的基础上,使用某型飞机故障维修记录数据作为基础数据集,在R平台上实现这4种算法,以分析比较4种算法在故障预测上的效果差异。结果表明,支持向量机的预测效果最好。
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基于复合算法的航空发动机磨损故障诊断
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作者:
黄帆
李艳军
曹愈远
李依林
来源:
航空计算技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
油液分析
航空发动机
故障诊断
相对劣化度
免疫系统
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描述:
针对航空发动机油液数据种类多样,所处状态阶段存在矛盾性,且传统三线值法制定状态界限值存在缺陷等问题,结合支持向量机理论(SVM),相对劣化度评估和人工免疫算法(AIS),提出了一种航空发动机磨损故障诊断的方法。利用SVM拟合数据的概率密度函数,根据磨粒数据的概率分布制定正常、预警和警告的界限值;根据相对劣化度评估,分析各状态参数偏离正常状态的程度;利用人工免疫算法对待测数据进行故障模式识别。通过实例验证,方法对油液监测数据反映的航空发动机磨损故障具有出色的识别能力,相较于直接归一化原始数据进行故障诊断,有利于故障类别的分离,并且可以有效降低诊断时间,提高识别效率。
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基于集对分析和AFSA-SVM的军航空管安全评价
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作者:
甘旭升
杨捷
刘飞
刘苹妮
来源:
安全与环境学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
集对分析
支持向量机
军航空管
安全系统学
人工鱼群算法
安全评价
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描述:
基于集对分析和AFSA-SVM的军航空管安全评价
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基于迁移学习的民航发动机小样本故障诊断
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作者:
付松
钟诗胜
林琳
张永健
来源:
计算机集成制造系统
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
支持向量机
小样本
深度自编码器
故障诊断
迁移学习
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描述:
为解决民航发动机故障诊断面临的故障样本不足问题,提出了一种基于深度自动编码器(deep auto-encoder, DAE)迁移学习的小样本故障诊断方法。在该方法中,首先利用大量的正常样本对DAE进行训练,建立发动机状态特征提取模型;然后将该特征提取模型迁移到具有少量数据的发动机故障样本中,并对这些故障样本进行特征提取;最后利用支持向量机(support vector machine, SVM)实现小样本分类。另外,为了使DAE能够学习到更具有代表性的深度特征,利用重构误差评估不同隐藏层神经元节点数下的单个自动编码器(Auto-Encoder, AE)特征提取能力,进而通过单个AE特征提取能力对DAE隐藏层的神经元节点数进行了优化。以某航空公司的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据验证了所提出的故障诊断方法的有效性。
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基于多种预测算法的飞机故障预测效果研究
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作者:
朱兴动
章思宇
宋建华
来源:
兵工自动化
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
Fisher判别法
随机森林
Kappa系数
逻辑回归
故障预测
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描述:
为大幅提高飞机的维修故障预测精度,在充分研究Fisher判别法、逻辑回归、随机森林和支持向量机4种算法的基础上,使用某型飞机故障维修记录数据作为基础数据集,在R平台上实现这4种算法,以分析比较4种算法在故障预测上的效果差异。结果表明,支持向量机的预测效果最好。