石国良
- 作品数：8 被引量：17H指数：3
- 供职机构：中国传媒大学信息科学与技术学部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程交通运输工程机械工程更多>>
- 基于模糊聚类模型的葡萄酒分类被引量：3
- 2015年
- 应用模糊聚类分析的思想和方法,综合考虑酿酒葡萄的各项理化指标,建立了葡萄酒分类的数学模型.一方面,通过对理化指标的相关性分析进行属性约简,刻画了理化指标之间的内在联系;另一方面,在属性约简的基础上对每个属性进行加权,经实验验证两方面均可以优化模糊聚类分析模型对葡萄酒质量的分类效果.
- 魏舜洋石国良
- 关键词：葡萄酒属性约简
- 应用EMD熵和ReliefF分析高铁横向减振器故障被引量：1
- 2016年
- 横向减振器是转向架的关键部件,其作用是衰减车体与转向架间的振动,其性能对列车的舒适性和安全性有重要影响。横向减振器的故障会引起列车车体振动信号的变化,为了能对其进行性能监测和故障诊断,提出一种基于EMD排列组合熵和Relief F的特征分析方法。先对预处理过的信号进行EMD分解,后对得到的若干个包含主要故障信息的本征模式函数求解熵值,最后用Relief F对6阶本征模式函数熵值构成的特征矢量进行优化降维,对降维后的特征用支持向量机对四种工况进行分类识别。实验结果表明,对运行速度200 km/h及以上时的平均识别率可以达到96%以上。
- 王卫朝石国良李晓金炜东
- 关键词：列车故障横向减振器经验模式分解RELIEFF
- 高速列车转向架监测数据的混沌特征分析
- 我国高速铁路发展迅速，在技术上取得了一系列成果，动车速度不断得到提高。速度提高的同时对列车技术要求更为苛刻，同时安全稳定运行风险会相应增大。列车是一种持续运转且复杂的高科技系统，列车的某些关键部件，尤其是转向架关键部件的...
- 石国良
- 关键词：高速列车转向架监测数据
- 文献传递
- 基于Split Bregman算法的图像处理被引量：1
- 2017年
- 在本文中,我们介绍了图像去噪的经典模型-TV去噪模型,TV去噪能更好地保留图像的边缘细节。我们通过实验使用Split Bregman迭代算法对TV模型进行图像去噪,最终我们得出Split Bregman算法收敛速度快,处理TV去噪模型时也能保留图像的细节。
- 石国良
- 关键词：图像去噪TV模型SPLIT
- 高速列车走行部安全性态评估仿真平台设计
- 与高速列车运行安全关系最密切的列车走形部的运行状态,为实现高速列车数据仿真计算、安全性态评估分析、安全性态反演识别与安全预警的目的,采用Matlab语言和SIMULINK仿真环境设计并实现了基于多学科协同仿真的高速列车走...
- 李晓石国良苟先太金炜东李松蔚
- 关键词：高速列车仿真平台
- 高速列车走行部安全性态评估仿真平台设计被引量：2
- 2014年
- 针对与高速列车运行安全关系最密切的列车走形部的运行状态,为实现高速列车数据仿真计算、安全性态评估分析、安全性态反演识别与安全预警的目的,采用Matlab语言和SIMULINK仿真环境设计并实现了基于多学科协同仿真的高速列车走形部安全性态评估仿真平台。CRH2型高速列车的综合性仿真实例表明,仿真平台能够有效地实现高速列车安全性态评估,且具有良好的交互性和可扩展性。
- 李晓石国良苟先太金炜东李松蔚
- 关键词：高速列车SIMULINK仿真平台
- 基于多准则排序融合的特征选择方法被引量：3
- 2015年
- 针对模式分类中特征选择问题,为去除冗余特征,提高分类准确率,提出一种基于ReliefF算法、Fisher比率算法和马氏距离算法的多准则排序融合的特征选择方法。动态结合上述3种单准则特征选择法的优点,实现对多个评价准则的综合利用。以Ionosphere标准数据集和高速列车转向架故障数据集为研究对象进行实验仿真,仿真结果表明,相比于单准则特征选择法,该方法能更有效地降低特征维数,具有更高的分类性能。
- 李晓石国良苟先太金炜东
- 关键词：RELIEFF
- 基于排列组合熵的高速列车走行部故障分析被引量：8
- 2014年
- 针对列车走行部的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的高速列车走行部故障诊断方法。对原车和抗蛇行减振器失效、空气弹簧失气、横向减振器失效四种工况进行仿真实验,得到列车不同位置的振动信号。计算列车振动信号的排列组合熵,首先实现了同一速度下不同故障的分离,然后以排列组合熵作为故障特征向量,对特征向量进行多级SVM分类识别。实验结果表明,该方法可以有效识别列车同一速度下的不同故障,高速时对四种工况的平均识别率达97%以上。
- 石国良李晓金炜东苟先太
- 关键词：列车故障高速列车支持向量机转向架
