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运用GASVM-NSGA-Ⅱ的永磁辅助开关磁阻电机多目标优化方法
1
作者 黄朝志 原红卫 耿永民 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第4期592-600,共9页
为降低永磁辅助开关磁阻电机(Permanent magnet assisted switched reluctance motor,PMa-SRM)的转矩脉动、提高其平均转矩,提出一种将遗传算法优化的支持向量机(Genetic algorithm optimizes support vector machine,GASVM)与非支配进... 为降低永磁辅助开关磁阻电机(Permanent magnet assisted switched reluctance motor,PMa-SRM)的转矩脉动、提高其平均转矩,提出一种将遗传算法优化的支持向量机(Genetic algorithm optimizes support vector machine,GASVM)与非支配进化算法(Non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)结合的混合多目标优化方法。首先介绍了PMa-SRM结构,通过田口法建立了实验样本数据,并通过方差分析分析了开通角、关断角、极靴角对PMa-SRM转矩脉动和平均转矩的影响。然后通过GASVM分别建立开通角、关断角、极靴角与PMa-SRM转矩脉动和平均转矩的预测模型。最后采用了NSGA-Ⅱ对预测模型进行全局寻优,并从NSGA-Ⅱ生成的Pareto前沿中选取最优设计。通过对比优化前后电机的输出性能以及样机转矩与振动实验,验证了运用GASVM-NSGA-Ⅱ优化设计方法的有效性。 展开更多
关键词 永磁辅助开关磁阻电机 转矩脉动 多目标优化 遗传算法优化的支持向量机 NSGA-Ⅱ
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基于GASVM算法的通信网络入侵信号自动识别技术 被引量：3
2
作者 杨本胜 《机械与电子》 2021年第12期25-29,共5页
针对当前通信系统入侵行为自动识别技术存在入侵信号样本识别成功率较低、误识别率和漏识别率较高的问题,提出基于GASVM算法的通信网络入侵信号自动识别技术。利用混沌原理提取通信网络入侵的非平稳信号时域特征,并凭借自回归模型提取... 针对当前通信系统入侵行为自动识别技术存在入侵信号样本识别成功率较低、误识别率和漏识别率较高的问题,提出基于GASVM算法的通信网络入侵信号自动识别技术。利用混沌原理提取通信网络入侵的非平稳信号时域特征,并凭借自回归模型提取对应频域特征,捕捉邻域入侵信号间的非线性时空动作频率,评价相邻行为间的状态关联性,预测入侵信号后续行为,完成入侵信号的识别。实验表明,所提方法识别精度高、误识别率较低,漏识别率非常低,具有可应用于实际的理论价值。 展开更多
关键词 gasvm算法 通信网络 入侵信号识别 时域以及频域特征 长短期记忆模型 混沌原理
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基于GASVM-HMM算法的飞行员操控意图识别 被引量：6
3
作者 江佳运 孙有朝 晏传奇 《航空计算技术》 2023年第1期43-47,共5页
针对传统意图识别方法的识别单一性和实时性差的问题,提出基于GASVM-HMM算法的飞行员操控意图识别方法。20名被试者在A320飞行模拟器上进行测试,采集飞行过程中飞行员与显示屏和控制装置的交互动作数据,并建立操控意图数据集。方法将GA... 针对传统意图识别方法的识别单一性和实时性差的问题,提出基于GASVM-HMM算法的飞行员操控意图识别方法。20名被试者在A320飞行模拟器上进行测试,采集飞行过程中飞行员与显示屏和控制装置的交互动作数据,并建立操控意图数据集。方法将GA与SVM算法结合进行优化,提高识别的精度,并将GASVM层的输出转化为概率作为HMM层的输入值,进一步提高整体意图识别模型的准确性。与传统的算法进行对比后发现,GASVM-HMM算法的准确率较高,达到92.92%。最后进行实时验证,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 意图识别 gasvm HMM 人机交互
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基于机器学习的网络流量分类算法分析研究 被引量：6
4
作者 李晓明 任慧 颜金尧 《中国传媒大学学报（自然科学版）》 2017年第2期9-14,共6页
基于应用的流量分类在网络安全和管理中具有非常重要的作用。传统流量分类大部分是基于端口的预测方法和基于有效载荷的深度检测方法。由于当前网络环境中各种隐私问题以及基于动态端口和加密的应用,传统的网络流量分类策略的有效性已... 基于应用的流量分类在网络安全和管理中具有非常重要的作用。传统流量分类大部分是基于端口的预测方法和基于有效载荷的深度检测方法。由于当前网络环境中各种隐私问题以及基于动态端口和加密的应用,传统的网络流量分类策略的有效性已经逐步下降,目前主要集中在基于机器学习技术的流量分类模型进行研究。本文对各种基于机器学习算法的流量分类的比较,如贝叶斯网络(Bayes Net)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、基于RBF的SVM流量分类和基于遗传算法的SVM(GaSVM)流量分类等。这些算法分别使用了全特征选择和优化后的特征集合,实验结果表明基于遗传算法的SVM流量分类精度较高,并在使用主成分特征也可以达到很高的精度。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 朴素贝叶斯 机器学习 遗传算法 SVM gasvm
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局域波信息熵在高速自动机故障诊断中的应用 被引量：10
5
作者 潘宏侠 都衡 马春茂 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1159-1164,1205,共6页
针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先,对其运动形态进行分解,截取与故障构件动作相对应的振动信号进行分析;其次,利用多层小波包分解截取信号,对其频率成分及能量分布进行研究;然后,将小波包分解后频带能量大的信号重构进行局域波... 针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先,对其运动形态进行分解,截取与故障构件动作相对应的振动信号进行分析;其次,利用多层小波包分解截取信号,对其频率成分及能量分布进行研究;然后,将小波包分解后频带能量大的信号重构进行局域波分解,同时提取局域波奇异谱熵、边际谱熵和特征空间谱熵定量描述信号状态的时域、频域和能量的变化,并将其作为故障特征量;最后,利用遗传算法的全局寻优能力对支持向量机的参数进行优化,建立了遗传支持向量机(genetic algorithms-support vector machine,简称GA-SVM)模型,将提取的特征量输入其中进行故障分类识别,并将识别结果与空间穷尽搜索支持向量机(support vector machine,简称SVM)的识别结果进行对比。 展开更多
关键词 局域波 信息熵 自动机 遗传支持向量机 小波包分解
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