您的位置: 专家智库 > 作者详情>张大为

张大为

作品数:3 被引量:31H指数:3
供职机构:西北工业大学电子信息学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电气工程

主题

  • 2篇电气
  • 2篇遗传算法
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇最小二乘
  • 2篇最小二乘支持...
  • 2篇向量机
  • 2篇机载
  • 1篇电感
  • 1篇退火遗传算法
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应遗传
  • 1篇自适应遗传算...
  • 1篇耦合电感
  • 1篇向量
  • 1篇模拟退火
  • 1篇模拟退火遗传...
  • 1篇基于遗传算法
  • 1篇故障诊断

机构

  • 3篇西北工业大学

作者

  • 3篇段哲民
  • 3篇张大为
  • 2篇张晓辉
  • 2篇李鹏
  • 1篇陈志寅

传媒

  • 1篇电力电子技术
  • 1篇计算机仿真
  • 1篇计算机测量与...

年份

  • 3篇2010
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于遗传算法和支持向量机的故障诊断方法被引量:17
2010年
支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛的应用于故障诊断和函数拟合中;以某型直升机机载电气盒的故障诊断为实验平台,提出了一种自适应遗传算法和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,利用自适应遗传算法强大的全局搜索能力对最小二乘支持向量机的参数进行寻优;仿真结果表明,基于自适应遗传算法优化的最小二乘支持向量机取得了较好的故障诊断精度和效率。
张大为段哲民李鹏张晓辉
关键词:最小二乘支持向量机自适应遗传算法
遗传优化的LSSVM在故障诊断中的仿真研究被引量:10
2010年
研究机载电气故障诊断问题,采用支持向量方法。支持向量机是一种采用结构风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力。支持向量机的参数选择非常重要,决定故障诊断的精确度。针对最小二乘支持向量机的参数通常靠交叉试验来确定的情况,为了提高故障诊断的精度和效率,提出了一种模拟退火遗传算法和最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法,利用模拟退火遗传算法的全局搜索能力对最小二乘支持向量机的参数进行寻优,并以某型直升机机载电气盒的故障诊断为例对方法进行了仿真研究。实验结果表明,模拟退火遗传算法优化的最小二乘支持向量机取得了较好的故障诊断效果。
张大为段哲民李鹏张晓辉
关键词:最小二乘支持向量机模拟退火遗传算法故障诊断
单端初级电感转换器的电感研究被引量:4
2010年
单端初级电感变换器(Single Ended Primary Inductor Converter,简称SEPIC)拓扑结构的转换器既可实现升压,又可实现降压,而且转换效率也很高。阐述了SEPIC拓扑结构和功率传递的工作原理,重点讨论了其耦合电感实现削减输入电流纹波的方法及耦合电感的设计原则。在此基础上设计了一个SEPIC电路,结合相关的控制芯片,通过实验结果证明了分析的正确性。
陈志寅段哲民张大为
关键词:耦合电感
共1页<1>
聚类工具0