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基于IMLZC和SOA-ELM的轴承损伤识别方法 被引量：1
1
作者 龙有强 姜峰 《机电工程》 北大核心 2025年第4期726-734,共9页
现有故障诊断方法大多是仅针对轴承故障类型进行分析,而缺少对故障程度进行相应的判断。为此,提出了一种基于改进多尺度Lempel-Ziv复杂度(IMLZC)和海鸥优化算法优化极限学习机(SOA-ELM)的滚动轴承损伤识别方法。首先,利用IMLZC复杂度测... 现有故障诊断方法大多是仅针对轴承故障类型进行分析,而缺少对故障程度进行相应的判断。为此,提出了一种基于改进多尺度Lempel-Ziv复杂度(IMLZC)和海鸥优化算法优化极限学习机(SOA-ELM)的滚动轴承损伤识别方法。首先,利用IMLZC复杂度测量指标对信号复杂度变化敏感的特点,将其用于提取滚动轴承振动信号的故障特征以构造特征矩阵;然后,利用海鸥优化算法对极限学习机(ELM)的关键参数进行了优化,建立了参数自适应优化的ELM分类模型;最后,将故障特征输入至SOA-ELM分类模型中进行了训练和测试,完成了滚动轴承不同故障状态的智能诊断和故障程度评估,利用滚动轴承和自吸式离心泵损伤振动信号对IMLZC-SOA-ELM模型的实用性和泛化性开展了研究,并将其与其他特征提取模型开展了对比。研究结果表明:基于IMLZC-SOA-ELM的故障诊断方法不仅能够准确识别滚动轴承的故障,而且能判断故障的严重程度,该故障诊断模型在诊断滚动轴承的故障时分别取得了100%和98.4%的识别准确率,平均识别准确率达到了99.9%,能够有效识别滚动轴承的故障类型和故障程度。与其他特征提取方法相比,IMLZC-SOA-ELM模型具有更高的识别准确率,更适合于滚动轴承的故障识别。 展开更多
关键词 滚动轴承 自吸式离心泵 故障诊断 故障程度和损伤程度 改进多尺度Lempel-Ziv复杂度 海鸥优化算法 参数最优极限学习机
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基于SOA-SVM模型的光伏阵列故障诊断研究 被引量：1
2
作者 孙培胜 陈堂贤 +1 位作者 程陈 李正 《电源学报》 北大核心 2025年第1期143-150,共8页
针对支持向量机SVM(support vector machine)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高、且易受核函数与惩罚因子参数影响的问题,提出1种基于海鸥优化算法SOA(seagull optimization algorithm)支持向量机的光伏阵列故障诊断方法。引入海鸥优化... 针对支持向量机SVM(support vector machine)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高、且易受核函数与惩罚因子参数影响的问题,提出1种基于海鸥优化算法SOA(seagull optimization algorithm)支持向量机的光伏阵列故障诊断方法。引入海鸥优化算法对SVM模型进行参数寻优,建立基于最优参数的SOA-SVM故障诊断模型;利用MATLAB软件搭建光伏阵列仿真模型,提取不同故障类型下的特征参数并输入到SOA-SVM模型进行故障诊断。实验结果表明:经SOA优化后的SVM模型故障诊断准确率显著提高,且相比于基于人工蜂群ABC(artificial bee colony)算法的ABC-SVM模型和基于粒子群优化PSO(particle swarm optimization)算法的PSO-SVM模型,SOA-SVM模型具有更快的寻优收敛迭代速度和更高的故障诊断准确率。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 海鸥优化算法 支持向量机
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基于周期变异SOA-SVMD爆破振动信号降噪研究
3
作者 李洪超 沈成行 +4 位作者 石玉莲 黄国泉 张继 衣佳欣 王凯 《振动与冲击》 北大核心 2025年第21期172-181,共10页
针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SO... 针对爆破振动信号受环境噪声干扰严重的问题,提出一种基于周期变异海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)参数的降噪方法。首先,引入周期变异策略改进SOA以克服局部最优缺陷,并用于优化SVMD的maxAlpha参数;其次,基于多尺度排列熵阈值筛选噪声分量,重构有效模态实现降噪。通过仿真信号试验对比经验模态分解、小波阈值法、集合经验模态分解-多尺度排列熵、鲸鱼优化算法-变分模态分解-多尺度排列熵及该研究的方法,以信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和均方根误差为评价指标。结果表明:周期变异SOA-SVMD的SNR(20.588)最高,均方根误差(0.160)最小,性能表现最佳。进一步以江西某地下矿山爆破振动实测信号验证,降噪后信号能量比为0.971,信偏比为12.020,均值曲率为356.480,波形平滑度显著提高。该研究的方法为复杂环境下爆破振动信号的特征提取提供了高精度解决方案。 展开更多
关键词 爆破振动信号 周期变异海鸥优化算法(soa) 逐次变分模态分解(SVMD) 多尺度排列熵 信号降噪
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基于特征评估与改进SOA-DELM的变压器状态预测方法 被引量：3
4
作者 刘学芳 于鲜莉 +3 位作者 陈波 温欣 王英杰 王磊 《内蒙古电力技术》 2025年第1期80-89,共10页
为实现变压器油绝缘状态的准确预警与智能监测,以内蒙古地区部分电厂历年送检变压器油中溶解气体数据为检测样本展开分析,提出了一种基于特征评估与改进海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)优化深度强化学习机(Deep Extre... 为实现变压器油绝缘状态的准确预警与智能监测,以内蒙古地区部分电厂历年送检变压器油中溶解气体数据为检测样本展开分析,提出了一种基于特征评估与改进海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)优化深度强化学习机(Deep Extreme Learning Machine,DELM)模型的变压器油绝缘状态预测方法,对运行变压器油中溶解氢气与总烃含量进行准确预测。特征提取方面,通过计算输入向量与预测输出的互信息,评估特征间的关联程度,由关联度最高的特征构成最简输入向量;预测输出方面,通过增加附加变量,改进SOA参数选取方式,使算法快速收敛、避免陷入局部最优,实现DELM模型网络权重与隐藏层偏置的优化。最后,对比多种预测模型,依次分析7个电厂历史实测样本,验证该方法的适用性。 展开更多
关键词 变压器油 溶解气体 特征评估 海鸥优化算法 深度极限学习机 绝缘状态预测
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基于SOA的铁路应急通信中视频压缩算法
5
作者 张瑞 包文艳 《兵工自动化》 北大核心 2025年第9期18-22,38,共6页
为提升铁路应急通信中的视频压缩能力,提出一种基于面向服务架构(service oriented architecture,SOA)的铁路应急通信中视频压缩算法。构建SOA的铁路应急通信模型,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)算法初次压缩AI视频... 为提升铁路应急通信中的视频压缩能力,提出一种基于面向服务架构(service oriented architecture,SOA)的铁路应急通信中视频压缩算法。构建SOA的铁路应急通信模型,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)算法初次压缩AI视频原始数据,保留有价值的特征向量后,采用多级树集合分裂(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)压缩算法将初次压缩后AI视频图像分解成多个小波系数,经小波系数压缩后,通过哈夫曼编码输出压缩后AI视频比特流,经逆哈夫曼编码和逆SPIHT压缩算法完成压缩后AI视频图像重建,在信息服务层和SOA架构层支持下,通过应用层查看压缩后AI视频。实验结果表明:该算法的平均视频压缩比为48.34,在不同压缩比下,该算法压缩后AI视频图像的SSIM值均在0.955以上、PSNR值均高于37.13,可有效提升AI视频图像质量且压缩能力较强。 展开更多
关键词 soa架构 铁路应急通信 视频压缩算法 AI视频 PCA分析 SPIHT压缩算法
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基于RS-ISOA-KELM的输气管道内腐蚀速率预测方法 被引量：5
6
作者 吴小平 杨罗 田晓龙 《油气储运》 CAS 北大核心 2024年第2期180-188,221,共10页
【目的】地面输气管道易出现严重的内腐蚀问题,为保障管道服役安全,需准确预测管道内腐蚀速率。【方法】通过粗糙集(Rough Set,RS)理论筛选影响腐蚀的主控因素,将重构数据集作为输入、腐蚀速率作为输出,对核极限学习机(Kernel Based Ext... 【目的】地面输气管道易出现严重的内腐蚀问题,为保障管道服役安全,需准确预测管道内腐蚀速率。【方法】通过粗糙集(Rough Set,RS)理论筛选影响腐蚀的主控因素,将重构数据集作为输入、腐蚀速率作为输出,对核极限学习机(Kernel Based Extreme Learning Machine,KELM)模型进行训练,并利用改进的海鸥优化算法(Improved Seagull Optimization Algorithm,ISOA)对模型超参数进行优化,从而提出了一种基于RS-ISOA-KELM模型的输气管道内腐蚀速率预测方法,与其他组合模型的预测精度进行对比,并进行了长期预测效果及模型普适性分析。【结果】在Sphere、Schaffer、Rosenbrock、Rastrigin、Griewank 5个基准函数上对ISOA算法进行收敛性分析,发现其在求解精度和计算稳定性上具有较强优势;利用某气田区块的实际运行数据对该模型进行验证,结果表明温度、CO_(2)分压、H2S分压、流速、Cl-含量、含水率、缓蚀剂残余浓度是影响内腐蚀的重要因素,其中H2S分压、流速、缓蚀剂残余浓度的权重最大;使用RS-ISOA-KELM模型对腐蚀速率进行预测,其平均相对误差为1.498%、均方根误差为0.0021 mm/a、决定系数为0.9993,优于其他常见的组合模型。【结论】所建组合模型具有强泛化性能和高预测精度,通过对原数据库的扩充和更新,可以实现管道中长期腐蚀速率的预测;在腐蚀参数、数据量、训练测试比均不同的情况下,该模型仍然保持了较好的预测效果。 展开更多
关键词 输气管道 内腐蚀 腐蚀速率 粗糙集 海鸥优化算法 核极限学习机
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基于SOA-VMD-ICA的海水泵激励源特征提取方法 被引量：2
7
作者 滕佳篷 武国启 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1373-1380,共8页
针对海水泵复杂多源激励特征提取问题,提出了一种海鸥优化算法(SOA)、变分模态分解(VMD)和独立分量分析(ICA)相结合的海水泵激励源特征提取方法。基于单通道测量信号,采用VMD算法与SOA算法选取信号平方包络谱峭度统计量作为适应度函数,... 针对海水泵复杂多源激励特征提取问题,提出了一种海鸥优化算法(SOA)、变分模态分解(VMD)和独立分量分析(ICA)相结合的海水泵激励源特征提取方法。基于单通道测量信号,采用VMD算法与SOA算法选取信号平方包络谱峭度统计量作为适应度函数,寻优获取模态分解数量K、惩罚系数α及特征模态函数(IMF)分量。采用信号排列熵作为噪声检验函数,合理选取排列熵阈值,对IMF分量进行噪声筛选,获取非噪声IMF分量信号。将非噪声IMF分量与原输入信号组合,采用快速独立成分分析(Fast-ICA)算法计算得到激励源信号向量,从而实现激励源特征信号的提取。通过实船海水泵激励源特征提取试验及对比分析,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,所提的SOA-VMD-ICA方法能满足单通道测量条件海水泵激励源特征提取准确性要求。 展开更多
关键词 特征提取 海水泵 独立分量分析 海鸥优化算法 变分模态分解
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基于SOA-RF智能算法的深部巷道支护参数优化研究 被引量：1
8
作者 林中湘 张彪 +5 位作者 柴君锋 朱泽斌 王龙 吴海勇 任博涵 詹令业 《煤炭工程》 北大核心 2024年第9期41-48,共8页
强开采扰动作用下深部沿空巷道围岩稳定性控制是一项技术难题。为了研究深部沿空巷道在动载荷作用下位移及应力场的演化特征,以高家堡煤矿103工作面为背景建立数值模型。然后,利用FLAC 3D软件分析了动载作用下深部沿空巷道位移及应力场... 强开采扰动作用下深部沿空巷道围岩稳定性控制是一项技术难题。为了研究深部沿空巷道在动载荷作用下位移及应力场的演化特征,以高家堡煤矿103工作面为背景建立数值模型。然后,利用FLAC 3D软件分析了动载作用下深部沿空巷道位移及应力场演化特征。最后,通过机器学习的方法,进行了巷道响应参数敏感性分析。结果表明:根据重要性得分,不同动荷载因素作用下巷道围岩对动荷载幅值响应最为明显;不同动载幅值作用下巷道最大变形速率达到17.5 mm/MPa,两帮最大变形速率达到16.1 mm/MPa,塑性发育最大速率达到3552.5 m^(2)/MPa。利用回归分析方法得到了动载荷条件下的经验方程。在此基础上,提出了“让压-支护”协同控制技术,以缓解沿空巷道围岩变形。数值模拟与现场监测结果验证了协同控制技术的可行性。 展开更多
关键词 深部开采 沿空掘巷 soa-RF智能算法 动载作用 支护参数
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混合多策略改进的海鸥优化算法
9
作者 杨聪聪 姜金华 蒋志成 《机电工程》 北大核心 2025年第10期1970-1980,共11页
针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-S... 针对海鸥优化算法(SOA)存在的初始化种群分布不均匀、搜索能力有限、迭代过程种群多样性下降、易陷入局部最优解的问题,提出了一种混合Chebyshev混沌序列、非线性惯性权重A、Levy飞行策略与同步扰动随机逼近(SPSA)的海鸥优化算法(CLS-SOA)。首先,采用Chebyshev混沌序列进行了海鸥种群的初始化处理,解决了海鸥种群随机初始化导致的解空间覆盖不均匀问题。调整了线性惯性权重因子A的搜索步长,优化了算法在迭代前期全局和迭代后期局部的搜索能力。引入了Levy飞行策略,扩大了算法在迭代过程中的搜索空间,解决了传统算法在迭代过程中种群搜索空间收缩导致的种群多样性下降的问题。采用同步扰动随机逼近算法对种群个体进行了局部搜索,有效提升了算法跳出局部最优的能力;然后,研究了CLS-SOA算法时间复杂度;最后,设计了CLS-SOA与5种群智能优化算法在5个标准测试函数上的仿真实验。研究结果表明:CLS-SOA未增加算法时间复杂度,同时CLS-SOA在测试函数上的最优值、最差值、平均值和标准差方面均更接近全局最优值0,其收敛曲线呈现出大斜率的指数收敛特性。该结果验证了CLS-SOA在寻优精度、稳定性、收敛速度及跳出局部最优值方面具有显著优势;并且CLS-SOA在水表数字与背景分割任务中表现出色。 展开更多
关键词 海鸥优化算法 Chebyshev混沌序列 非线性权重因子A Levy飞行策略 同步扰动随机逼近算法 改进的海鸥优化算法
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基于SOA的医院设备控制系统设计
10
作者 钱顺鑫 胡晓峰 张之晨 《计算机测量与控制》 2024年第7期92-97,共6页
SOA作为一种非常流行的系统架构设计思想,在各个领域的系统设计中得到了广泛使用;研究对象是一套基于SOA开发的医院设备控制系统;该设备控制系统具备了医疗设备实时监控功能,历史设备使用信息、状态信息、维护信息等的可视化展示功能,... SOA作为一种非常流行的系统架构设计思想,在各个领域的系统设计中得到了广泛使用;研究对象是一套基于SOA开发的医院设备控制系统;该设备控制系统具备了医疗设备实时监控功能,历史设备使用信息、状态信息、维护信息等的可视化展示功能,以及对医院全部设备的实时监控功能;该系统采用基于web service技术实现SOA架构思想,通过分布式的架构设计方法实现了对系统内部功能模块之间复杂逻辑关系的服务治理;此外,为解决医疗设备控制中关键的设备状态感知和故障预警问题,研究设计了一个基于actor-critic强化学习算法的设备状态感知和故障预警算法,实验表明,经过多轮迭代,该算法的预测准确率高达到97.9%,可以有效实现对医疗设备的状态感知和故障预警;经过对系统的部署、测试和验证,证明了该系统可以有效完成项目开始之初设定的功能性和非功能性需求,可以有效承担医院医疗设备管理的任务。 展开更多
关键词 soa web service 医院设备控制系统 强化学习 actor-critic算法
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基于海鸥算法的BP-PID架类作物施药控制系统研究
11
作者 白鑫 李海虹 孙胜 《农机化研究》 北大核心 2025年第9期208-215,共8页
为提高架类作物喷雾装备作业的精准化,设计了一种基于BP神经网络PID自适应控制的喷雾控制系统。以速度和流量传感器检测到的数据为依据,运用BP神经网络自主学习能力调整PID参数,完成快速稳定调节机具速度所对应流量的目标,并采用改进海... 为提高架类作物喷雾装备作业的精准化,设计了一种基于BP神经网络PID自适应控制的喷雾控制系统。以速度和流量传感器检测到的数据为依据,运用BP神经网络自主学习能力调整PID参数,完成快速稳定调节机具速度所对应流量的目标,并采用改进海鸥优化算法(SOA)对神经网络的初值进行筛选,解决神经网络初值敏感的问题;在MATLAB/Simulink上对SOA-BP控制系统进行建模仿真,与模糊PID、控制传统PID控制进行对比分析,仿真结果表明,SOA-BP控制系统的调节时间为4.69 s,小于传统PID控制的调节时间7.41 s和模糊PID控制的调节时间4.93 s,且改进BP神经网络自适应控制方法的超调量,减少到1.63%,稳态误差为0.26%,均优于另两种方法。在田间试验过程中,设计了恒定车速与动态车速两种运行状态下的试验,恒定车速下变量喷雾系统达到稳定运行的调节耗时为7.81 s;分别在两种运行状态下进行5次试验,其实测流量与需求流量均有较好的拟合,单位面积喷洒量误差均小于6%。 展开更多
关键词 变量喷雾系统 变挡位跟随控制 控制算法 改进soa算法 反向传播神经网络
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SOA优化PID控制在磁流变悬置系统中的应用 被引量：4
12
作者 潘道远 程自力 +1 位作者 肖平 高清振 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第6期33-38,44,共7页
根据磁流变液的流变特性以及普通液压悬置的结构,设计了一种新型磁流变悬置,并采用Ansoft Maxwell软件对其磁路结构进行分析。利用Matlab/Simulink建立了磁流变悬置系统的仿真模型。为验证SOA优化PID控制的实际效果,与磁流变悬置系统采... 根据磁流变液的流变特性以及普通液压悬置的结构,设计了一种新型磁流变悬置,并采用Ansoft Maxwell软件对其磁路结构进行分析。利用Matlab/Simulink建立了磁流变悬置系统的仿真模型。为验证SOA优化PID控制的实际效果,与磁流变悬置系统采用PID控制进行比较。怠速工况下的车身俯仰角加速度的峰值和均方根值降低了3.38%和27.15%,车身垂向加速度的峰值和均方根值降低了16.33%和9.85%;行驶工况下的车身俯仰角加速度的峰值和均方根值降低了36.48%和47.55%,车身垂向加速度的峰值和均方根值降低了31.53%和41.45%。分析结果表明,磁流变悬置系统采用基于SOA优化PID控制具有良好的隔振效果。 展开更多
关键词 磁流变悬置 动态特性 半车模型 soa算法 PID控制
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SOA结合模拟退火算法优化电容器配置研究 被引量：5
13
作者 郭红霞 张晓博 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期983-986,共4页
为了应对近年来不断增加的电力系统负荷,对配电网的电容器进行配置优化是十分必要和重要的,提出了一种SOA结合模拟退火算法运用到IEEE 33节点配电系统,并对电容器进行优化配置,建立相应的电容器优化配置模型。仿真结果表明,SOA结合模拟... 为了应对近年来不断增加的电力系统负荷,对配电网的电容器进行配置优化是十分必要和重要的,提出了一种SOA结合模拟退火算法运用到IEEE 33节点配电系统,并对电容器进行优化配置,建立相应的电容器优化配置模型。仿真结果表明,SOA结合模拟退火算法对于此类问题的求解具有一定的可行性及有效性,为电容器的优化配置以及缓解电力负荷提供了理论基础。 展开更多
关键词 模拟退火算法 soa 电容器 配电网 优化配置
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基于二叉树编码遗传算法的SOA服务选择 被引量：5
14
作者 杨艳梅 赵逢禹 韩文冬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期2276-2280,共5页
为解决SOA服务组合中服务选择问题,提出了一种基于二叉树编码的遗传算法。首先将一个服务的组合方案等效成AOV图,并将其转换成二叉树,然后进行后续遍历并编码。该编码基于二叉树结构,树的非叶子节点保存了其子树的QoS计算结果,可有效降... 为解决SOA服务组合中服务选择问题,提出了一种基于二叉树编码的遗传算法。首先将一个服务的组合方案等效成AOV图,并将其转换成二叉树,然后进行后续遍历并编码。该编码基于二叉树结构,树的非叶子节点保存了其子树的QoS计算结果,可有效降低遗传算法的计算量;同时可表示分支结构的组合方案,克服了一维编码的局限性。通过实例分析和仿真实验验证了其有效性及比一维编码遗传算法更高的执行效率。 展开更多
关键词 面向服务体系结构 服务选择 遗传算法 二叉树编码 服务质量
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基于ESB的SOA-BPM系统集成平台关键技术研究与实现 被引量：10
15
作者 邓子云 杨晓峰 黄婧 《科学技术与工程》 2010年第3期798-803,共6页
基于ESB的SOA-BPM系统集成平台需要解决协议解耦、路由分发和接口汇聚3个主要的问题,从而构建出面向服务的ESB集成总线,这就需要研究协议转换技术、通用的XML报文处理技术、数据交换技术这3个关键的技术。给出了这3种技术的设计思想和... 基于ESB的SOA-BPM系统集成平台需要解决协议解耦、路由分发和接口汇聚3个主要的问题,从而构建出面向服务的ESB集成总线,这就需要研究协议转换技术、通用的XML报文处理技术、数据交换技术这3个关键的技术。给出了这3种技术的设计思想和解决方案,最终在研发SOA-BPM系统集成平台中得以实现,进而提出了改进的思路。 展开更多
关键词 ESB soa—BPM XML报文 生成算法 任务队列
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高维小样本数据环境下基于SOA-SVM的机械故障分类研究 被引量：3
16
作者 林伟强 谢运佳 《机床与液压》 北大核心 2021年第18期183-187,共5页
针对现有SVM分类算法在高维小样本故障特征分类、适应度函数选择及核心参数优化方面存在的不足,提出一种基于SOA-SVM的机械故障分类算法。利用小波阈值函数对原始故障信号做降噪预处理,基于SOA算法模拟人群的几种随机行为,选择故障数据... 针对现有SVM分类算法在高维小样本故障特征分类、适应度函数选择及核心参数优化方面存在的不足,提出一种基于SOA-SVM的机械故障分类算法。利用小波阈值函数对原始故障信号做降噪预处理,基于SOA算法模拟人群的几种随机行为,选择故障数据点最优的移动方向和移动步长,最后寻找到距离SVM分类器超平面几何距离最佳的位置,提升经典SVM分类器的故障数据分类性能。仿真结果表明:提出的故障分类算法具有更强的参数优化性能,在对多个高维小样本数据集的分类中可以获得更高的分类精度。 展开更多
关键词 高维小样本 soa-SVM算法 机械故障分类
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多网络环境下基于爬山聚类算法的SOA性能优化 被引量：2
17
作者 杨小虎 李珏峰 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期738-742,共5页
为了提升多网络环境下面向服务的架构(SOA)的性能,提出基于频度权重连接强度(CSWPF)和部署空间的网络性能模型,并给出对应的爬山聚类算法完成部署优化.CSWPF以单位时间内网络服务间的数据交互量作为系统性能度量;部署空间则根据业务规... 为了提升多网络环境下面向服务的架构(SOA)的性能,提出基于频度权重连接强度(CSWPF)和部署空间的网络性能模型,并给出对应的爬山聚类算法完成部署优化.CSWPF以单位时间内网络服务间的数据交互量作为系统性能度量;部署空间则根据业务规则确定每个网络服务在不同子网内部署的灵活性.在部署空间的约束下,爬山聚类算法以CSWPF作为度量尺度,通过不断尝试各种网络服务的部署方案,降低网络间流量,应用现有技术提升性能.仿真实验表明,算法在获得或者逼近最优解方面有较高的效率.项目实践表明,该方法可以明显降低系统负荷,提升性能. 展开更多
关键词 soa 性能优化 爬山聚类算法
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SOA关键型系统QoS可感知的服务动态实时组合策略 被引量：1
18
作者 张奕 蔡皖东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1984-1987,1994,共5页
针对运行于开放、不确定环境下SOA架构的多使命复杂关键型系统,提出了一个QoS可感知的服务动态组合体系结构及启发式服务实时组合算法,用于满足具有严格QoS限制的复杂用户需求。利用所提出的体系结构可以在线执行服务组合,大大提高了SO... 针对运行于开放、不确定环境下SOA架构的多使命复杂关键型系统,提出了一个QoS可感知的服务动态组合体系结构及启发式服务实时组合算法,用于满足具有严格QoS限制的复杂用户需求。利用所提出的体系结构可以在线执行服务组合,大大提高了SOA关键型系统的灵活性。通过启发式算法解决了以往服务组合算法时间复杂度的NP难题,最后通过一组实验证明该启发式算法的实时性和具体优化结果。 展开更多
关键词 面向服务架构体系 服务 组合算法 安全/使命关键系统 服务质量
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基于PCA-SOA-ELM的空调系统负荷预测 被引量：7
19
作者 闫秀英 李忆言 +1 位作者 杜伊帆 闫秀联 《分布式能源》 2022年第2期56-63,共8页
针对参与需求响应的空调系统负荷预测方法存在预测精度低、预测时间长等问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)与海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)优化极限学习机(extreme learning machine,... 针对参与需求响应的空调系统负荷预测方法存在预测精度低、预测时间长等问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)与海鸥优化算法(seagull optimization algorithm,SOA)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)空调负荷预测模型。通过PCA提取影响空调系统负荷数据的主要特征,建立空调系统ELM负荷预测模型,并采用SOA对模型参数进行迭代寻优。为了验证算法的有效性,以某办公建筑的空调负荷数据为例进行实例分析,实验结果表明:经PCA特征提取后得到包含98.00%原信息的6项主成分,SOA-ELM模型的预测结果与实际值基本吻合,其均方根误差为0.0137,平均绝对百分比误差为0.8392%,决定系数高达0.9910,训练时长为3.482s,相较于其他3种对比模型性能更优。证明了所建模型泛化性能强、预测精度高,能够有效预测空调系统需求响应时段负荷的变化情况。 展开更多
关键词 需求响应 负荷预测 主成分分析(PCA) 海鸥优化算法(soa) 极限学习机(ELM)
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基于SOA-SVM的弓网电弧识别方法 被引量：2
20
作者 李斌 娄璟 杜典松 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期83-91,共9页
受电弓-接触网作为牵引供电系统的重要组成部分关系着高速列车的安全与稳定,及早的对弓网电弧进行识别对于保障列车稳定运行具有十分重要的意义。通过计算更符合列运实际的“Z”字摩擦速率并对列车的运行时速、接触压力及接触电流依次... 受电弓-接触网作为牵引供电系统的重要组成部分关系着高速列车的安全与稳定,及早的对弓网电弧进行识别对于保障列车稳定运行具有十分重要的意义。通过计算更符合列运实际的“Z”字摩擦速率并对列车的运行时速、接触压力及接触电流依次进行单变量调整,模拟了4种不同工况的弓网受流实验。基于实验数据,从特征供给和参数优化两方面出发:首先,利用D-score评估准则对电流特征进行对比,筛选出电弧识别特征及其显著区间;其次,设计样本定容环节考察特征信息的完备性;最后,利用海鸥算法(seagull optimization algorithm,SOA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)对弓网电弧建模识别。经测试结果与对比分析得出,SOA-SVM能够快速、有效的对弓网电弧建模识别,平均识别水平达98.5%、总体识别水平在97%以上。 展开更多
关键词 弓网电弧 故障识别 特征选择 海鸥优化算法 支持向量机
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