张晓平
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：太原理工大学机械工程学院机械电子工程研究所更多>>
- 发文基金：山西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机械工程更多>>
- 基于类间可分性度量和SVM的多故障分类算法被引量：2
- 2009年
- 由于基于支持向量机(Support Vector Mechine,简称SVM)的多类分类算法的分类器结构对故障分类效果有直接影响,首先提出一种在高维特征空间基于核函数的Jb'/Jw'类间可分性度量准则,然后根据可分性度量结果用min-max原则来构造支持向量机分类器结构。通过对滚动轴承4类故障测试样本的分类试验结果表明,采用该方法构建的分类器其分类效果明显优于任意确定的二叉树结构分类器,有更高的故障识别率。
- 李敏杨洁明张晓平
- 关键词：支持向量机故障分类器滚动轴承
- 一种新的支持向量机多类分类二叉树生成算法被引量：11
- 2007年
- 首先讨论了基于二叉树的支持向量机多类分类算法,指出了二叉树结构的重要性,分析了当前几种二叉树生成算法。在此基础上,提出了一种新的二叉树生成算法,该算法克服了现有算法的一些缺陷,理论上更为合理,应用上具有较好的推广性能和抗干扰能力,从而可作为一种有效的二叉树生成算法得以应用。
- 张晓平杨洁明
- 关键词：二叉树超球体
- 基于支持向量机的多类分类算法研究及在滚动轴承故障识别中的应用
- 上世纪九十年代，在统计学习理论的基础上发展出了一种新的机器学习算法——支持向量机。由于其具有良好的理论基础和推广能力，并解决了机器学习领域存在的一些问题，因而受到了人们普遍的重视。然而，支持向量机本身是针对两类分类问题的...
- 张晓平
- 关键词：支持向量机多类分类小波包故障识别滚动轴承
- 文献传递
