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采用小波分析与支持向量机的车轮踏面擦伤识别方法
被引量:
8
1
作者
王雪
付振波
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第18期1641-1643,共3页
采用小波分析与支持向量机 (SVM)相结合对列车车轮擦伤进行自动识别。运用变尺度多分辨小波分析方法对车轮擦伤信号进行特征处理 ,SVM能够对小样本数据进行模式识别并且具有很好的分类推广能力。在小波分析特征提取的基础上 ,利用分布式...
采用小波分析与支持向量机 (SVM)相结合对列车车轮擦伤进行自动识别。运用变尺度多分辨小波分析方法对车轮擦伤信号进行特征处理 ,SVM能够对小样本数据进行模式识别并且具有很好的分类推广能力。在小波分析特征提取的基础上 ,利用分布式多SVM分类器识别车轮擦伤 ,实验表明 。
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关键词
支持向量机
小波
车轮踏面
信号特征
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职称材料
题名
采用小波分析与支持向量机的车轮踏面擦伤识别方法
被引量:
8
1
作者
王雪
付振波
机构
清华大学精密仪器与机械学系
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第18期1641-1643,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目 (5 0 175 0 5 6)
文摘
采用小波分析与支持向量机 (SVM)相结合对列车车轮擦伤进行自动识别。运用变尺度多分辨小波分析方法对车轮擦伤信号进行特征处理 ,SVM能够对小样本数据进行模式识别并且具有很好的分类推广能力。在小波分析特征提取的基础上 ,利用分布式多SVM分类器识别车轮擦伤 ,实验表明 。
关键词
支持向量机
小波
车轮踏面
信号特征
Keywords
support vector machine
wavelet analysis
wheel flat
signal feature
分类号
TU269.322 [建筑科学—建筑设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用小波分析与支持向量机的车轮踏面擦伤识别方法
王雪
付振波
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
8
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引证文献
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