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SVM-PSO在微铣削表面粗糙度预测中的应用
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作者 王二化 赵宇航 刘颉 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期119-123,共5页
这里提出了一种基于振动信号的微铣削表面粗糙度预测方法,首先提取微铣削振动信号小波包系数的均方根、峭度、偏度以及小波包能量比作为表面粗糙度的特征,并构建特征库。然后利用基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)... 这里提出了一种基于振动信号的微铣削表面粗糙度预测方法,首先提取微铣削振动信号小波包系数的均方根、峭度、偏度以及小波包能量比作为表面粗糙度的特征,并构建特征库。然后利用基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型实现微铣削表面粗糙度的预测,其中,PSO用来优化SVM模型的关键参数,避免这些关键参数选择的不合适所带来的过拟合和局部最优问题。这里提出的微铣削表面粗糙度预测方法精度较高,平均预测误差为2.37%。 展开更多
关键词 微铣削 表面粗糙度 小波包分解 支持向量机 粒子群优化
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基于PSO和网格优化结合的SVM算法癌症分类研究
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作者 汪颖 王琳 《兰州文理学院学报(自然科学版)》 2026年第1期56-61,共6页
针对乳腺癌良性与恶性的鉴别,提出一种融合粒子群优化与网格搜索的支持向量机模型(GPSO-SVM).该方法先通过网格搜索初步确定粒子群优化的超参数范围,并在粒子群优化迭代过程中阶段性引入网格搜索.联合完成对支持向量机超参数的优化,有... 针对乳腺癌良性与恶性的鉴别,提出一种融合粒子群优化与网格搜索的支持向量机模型(GPSO-SVM).该方法先通过网格搜索初步确定粒子群优化的超参数范围,并在粒子群优化迭代过程中阶段性引入网格搜索.联合完成对支持向量机超参数的优化,有效结合了网格搜索的全局搜索能力与粒子群算法的局部精细寻优优势,提高了参数寻优的效率与准确性.实验结果显示,GPSO-SVM模型在4种不同乳腺癌数据集上的五折交叉验证准确率分别达到98.60%、97.00%、90.52%和88.89%,优于其他寻优方法. 展开更多
关键词 癌症分类 网格搜索 GPSO-svm
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基于改进VMD和CS-SVM的汽车发动机故障诊断方法
3
作者 张忠其 梁裕益 叶龙 《机械制造与自动化》 2026年第1期293-298,共6页
为提高汽车发动机故障诊断准确性,提出一种变分模态分解结合支持向量机的K20C3涡轮增压发动机故障诊断方法。采用鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)层数k和惩罚因子参数α,并利用优化后的VMD获取汽车发动机振动信号,用奇异谱熵表征信... 为提高汽车发动机故障诊断准确性,提出一种变分模态分解结合支持向量机的K20C3涡轮增压发动机故障诊断方法。采用鲸鱼算法(WOA)优化变分模态分解(VMD)层数k和惩罚因子参数α,并利用优化后的VMD获取汽车发动机振动信号,用奇异谱熵表征信号特征,利用布谷鸟搜索算法(CS)优化支持向量机(SVM)核函数的参数γ及惩罚因子C,并将发动机振动信号特征输入SVM的故障诊断模型进行分类识别。结果表明:优化后的VMD可有效分解K20C3涡轮增压发动机信号,CS-SVM的诊断模型可有效识别K20C3涡轮增压汽车发动机故障类型,且相较于标准SVM和粒子群优化(PSO)-SVM的故障诊断模型,具有更高的准确性,对缸内压力信号的诊断准确率达98.45%,对缸盖振动信号诊断的准确率达到99.21%。由此得出,该方案在发动机故障诊断方面具有一定的可行性。 展开更多
关键词 发动机故障 VMD算法 奇异谱熵 svm算法 故障诊断
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基于转矩角的永磁同步电机SVM-DTC研究
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作者 董艮滔 余垚博 +5 位作者 张鑫杰 张平 严伟 郭明 雷新卓 彭恺 《工业控制计算机》 2026年第1期132-133,135,共3页
通过对永磁同步电机转矩角控制进行分析,将空间矢量脉宽调制(SVPWM)与直接转矩控制(DTC)相结合。在此基础上对速度控制器进行改进,构建了基于转矩角的SVM-DTC转速闭环控制系统。仿真结果表明这套控制架构具有良好的稳定性和动态性能,实... 通过对永磁同步电机转矩角控制进行分析,将空间矢量脉宽调制(SVPWM)与直接转矩控制(DTC)相结合。在此基础上对速度控制器进行改进,构建了基于转矩角的SVM-DTC转速闭环控制系统。仿真结果表明这套控制架构具有良好的稳定性和动态性能,实现了对电机转速更为精准的控制。 展开更多
关键词 转矩角 永磁同步电机 svm-DTC PI
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基于HEC-HMS-SVM的鄱阳湖流域平江山洪模拟研究
5
作者 刘惠英 朱怀涛 吴祥宇 《水土保持研究》 北大核心 2026年第2期115-122,共8页
[目的]探究机器学习这一新方法在山洪模拟方面的应用,提高平江流域山洪模拟及早期预警精度。[方法]选取了山洪发生区1997—2018年共25场典型洪水事件及对应的5 min高分辨率降雨数据,分别构建基于HEC-HMS水文模型、支持向量机(SVM)模型及... [目的]探究机器学习这一新方法在山洪模拟方面的应用,提高平江流域山洪模拟及早期预警精度。[方法]选取了山洪发生区1997—2018年共25场典型洪水事件及对应的5 min高分辨率降雨数据,分别构建基于HEC-HMS水文模型、支持向量机(SVM)模型及HEC-HMS-SVM耦合模型,对比评估了3类模型在洪水过程模拟中的精度及稳定性。[结果](1)HEC-HMS模型对“单峰型”洪水模拟效果优异,外延性良好,整体合格率达92%(甲级精度);(2)SVM模型总体合格率为84%(乙级精度),但对峰现时间敏感性较高,率定期与验证期差异显著,稳定性较弱;(3)耦合模型综合性能最优,验证期合格率提升至100%(较SVM提高25%),整体合格率较HEC-HMS和SVM分别提高8%和16%,且洪水过程拟合度显著改善。[结论]HEC-HMS-SVM耦合模型可有效提升山洪模拟精度,为山洪灾害防治提供更可靠的技术支持。 展开更多
关键词 山洪模拟 山洪灾害 HEC-HMS svm 机器学习
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CMFDE和MSIDBO-SVM在滚动轴承故障诊断中的应用
6
作者 李佰霖 张政 +2 位作者 唐淞 付文龙 孟凯悦 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2026年第2期105-111,共7页
针对滚动轴承故障特征信息提取困难导致故障诊断准确率较低的问题,提出基于复合多尺度模糊散布熵(CMFDE)和改进蜣螂优化算法(MSIDBO)优化支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。针对蜣螂优化算法(DBO)种群多样性差易陷入局部最优,引入多... 针对滚动轴承故障特征信息提取困难导致故障诊断准确率较低的问题,提出基于复合多尺度模糊散布熵(CMFDE)和改进蜣螂优化算法(MSIDBO)优化支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。针对蜣螂优化算法(DBO)种群多样性差易陷入局部最优,引入多种策略改进DBO算法。采用DBO对变分模态分解(VMD)进行参数优化,利用优化后的VMD将信号分解成多个本征模态分量(IMF),再根据综合指标筛选IMF。计算筛选后IMF的CMFDE值,并将其作为MSIDBO-SVM模型的输入向量。采用美国凯斯西储大学轴承数据集和SpectraQuest实验台轴承数据集进行验证,结果表明,MSIDBO-SVM模型准确率分别为98.89%和97.78%,验证了所提方法的有效性和泛化能力。 展开更多
关键词 熵权法-TOPSIS 复合多尺度模糊散布熵 改进蜣螂优化算法 支持向量机 故障诊断
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Peak current reduction in presence of RF phase modulationin the dual RF system
7
作者 Jiang Bocheng Zhang Yao Tsai Cheng-Ying 《强激光与粒子束》 北大核心 2026年第1期160-165,共6页
[Background]High harmonic cavities are widely used in electron storage rings to lengthen thebunch,lower the bunch peak current,thereby reducing the IBS effect,enhancing the Touschek lifetime,as well asproviding Landau... [Background]High harmonic cavities are widely used in electron storage rings to lengthen thebunch,lower the bunch peak current,thereby reducing the IBS effect,enhancing the Touschek lifetime,as well asproviding Landau damping,which is particularly important for storage rings operating with ultra-low emittance or atlow beam energy.[Purpose]To further increase the bunch length without additional hardware costs,the phasemodulation in a dual-RF system is considered.[Methods]In this paper,turn-by-turn simulations incorporating randomsynchrotron radiation excitation are conducted,and a brief analysis is presented to explain the bunch lengtheningmechanism.[Results]Simulation results reveal that the peak current can be further reduced,thereby mitigating IBSeffects and enhancing the Touschek lifetime.Although the energy spread increases,which tends to reduce thebrightness of higher-harmonic radiation from the undulator,the brightness of the fundamental harmonic can,in fact,beimproved. 展开更多
关键词 dual high-frequency system phase modulation beam bunch stretching intra-beam scattering
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基于OneClass SVM的应用层CC攻击检测模型研究
8
作者 胡鑫 张欣 张巧 《现代传输》 2026年第1期51-56,共6页
为了应对应用层CC攻击隐蔽性强、检测难度大的问题,本文提出了一种基于集成One-Class SVM模型的CC攻击检测方法。首先,从实际Web访问日志中提取多维特征,构建训练数据集,并采用特征子空间扰动、样本空间扰动及参数扰动等策略,提升子模... 为了应对应用层CC攻击隐蔽性强、检测难度大的问题,本文提出了一种基于集成One-Class SVM模型的CC攻击检测方法。首先,从实际Web访问日志中提取多维特征,构建训练数据集,并采用特征子空间扰动、样本空间扰动及参数扰动等策略,提升子模型的多样性和整体鲁棒性。随后,通过集成多个One-Class SVM子模型,形成综合判别机制,以提高检测准确率与降低误报率。实验结果表明,集成One-Class SVM模型在准确率、精确率、召回率、假正率及AUC等指标上均优于单一模型及传统方法,其中AUC值达到0.935。进一步通过消融实验验证了各模块对整体性能的贡献,充分证明了所提方法在应用层CC攻击检测中的有效性和实用性。 展开更多
关键词 OneClass svm 应用层 CC攻击检测
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基于改进SVM算法和滤波器的电能表电流采样电阻故障检测方法
9
作者 张永旺 李健 +2 位作者 赵炳辉 张科 李嘉杰 《微电机》 2026年第2期51-55,76,共6页
为有效处理具有非线性、高维度特性数据,保证电能表电流采样电阻故障检测的可靠性,提出基于改进SVM算法和滤波器的电能表电流采样电阻故障检测方法。将关键的电流数据输入支持向量机故障预测模型中,利用该模型对非线性数据的强大处理能... 为有效处理具有非线性、高维度特性数据,保证电能表电流采样电阻故障检测的可靠性,提出基于改进SVM算法和滤波器的电能表电流采样电阻故障检测方法。将关键的电流数据输入支持向量机故障预测模型中,利用该模型对非线性数据的强大处理能力,检测电能表电流采样电阻故障;并引入变异算子迭代搜寻最优支持向量机故障预测函数的核函数,输出电能表电流采样电阻故障类型。实验结果表明,该方法能够有效保留电流采样数据关键信息,抑制噪声,更迅速搜寻到全局范围内核函数最优解,区分不同类型电阻故障。 展开更多
关键词 改进svm算法 滤波器 电能表 故障检测 变异算子
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基于TSO-LS-SVM模型的电煤库存风险评价研究
10
作者 陈云峰 于雪 +2 位作者 刘吉成 马旭颖 朱玺瑞 《中国管理科学》 北大核心 2026年第2期164-175,共12页
为提高电煤企业库存风险评估的准确度和效率,本文提出一种金枪鱼群优化算法与最小二乘支持向量机(TSO-LS-SVM)的风险组合评价模型。首先,该方法利用金枪鱼群优化算法(tuna swarm optimization algorithm,TSO)实现了最小二乘法(least squ... 为提高电煤企业库存风险评估的准确度和效率,本文提出一种金枪鱼群优化算法与最小二乘支持向量机(TSO-LS-SVM)的风险组合评价模型。首先,该方法利用金枪鱼群优化算法(tuna swarm optimization algorithm,TSO)实现了最小二乘法(least squares,LS)和支持向量机模型(support vector machine,SVM)的参数设置优化。其次,通过算例分析验证了所提TSO-LS-SVM模型在电煤库存风险评价中的适用性。再次,通过对比金枪鱼群优化算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)验证了本文所提方法的优越性。结果显示,TSO-LS-SVM模型收敛速度快,准确率更高,均方误差更小,在电煤库存风险评价中表现最优。最后,通过灵敏性分析从煤炭损耗、政策机遇、设施建设、员工素养和信息传导5个角度提出了风险管控策略,为电煤企业提高库存风险管控水平提供了参考。 展开更多
关键词 电煤库存风险 风险评价 支持向量机 金枪鱼群优化算法
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基于改进VMD和SVM方法的滚动轴承故障诊断
11
作者 何晓良 苏春 张玉茹 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期322-332,共11页
为解决旋转部件早期振动故障信号存在的特征微弱、非平稳等问题,提出一种基于改进变分模态分解(VMD)及支持向量机(SVM)的故障诊断方法。采用改进的野马算法(IWHO)优化VMD中的惩罚因子α和模态数K以实现参数自动寻优,采用适应度函数选择... 为解决旋转部件早期振动故障信号存在的特征微弱、非平稳等问题,提出一种基于改进变分模态分解(VMD)及支持向量机(SVM)的故障诊断方法。采用改进的野马算法(IWHO)优化VMD中的惩罚因子α和模态数K以实现参数自动寻优,采用适应度函数选择最小包络熵。利用优化后的VMD完成振动信号分解,得到振动信号的固有模态函数(IMF)。在此基础上,采用峭度准则选取前5阶IMF分量以计算时频域特征,构建特征向量;将特征向量输入SVM中完成训练,实现旋转部件的故障分类。以滚动轴承试验数据集为例,验证方法有效性。结果表明:所提出的方法能有效处理非平稳振动信号,针对数据集中轴承4种运行状态诊断的准确率达99.17%;在模拟噪声干扰环境下,模型仍能保持95.8%以上的诊断精度。 展开更多
关键词 变分模态分解 支持向量机 改进野马算法 故障诊断
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Evaluation of Reinforcement Learning-Based Adaptive Modulation in Shallow Sea Acoustic Communication
12
作者 Yifan Qiu Xiaoyu Yang +1 位作者 Feng Tong Dongsheng Chen 《哈尔滨工程大学学报(英文版)》 2026年第1期292-299,共8页
While reinforcement learning-based underwater acoustic adaptive modulation shows promise for enabling environment-adaptive communication as supported by extensive simulation-based research,its practical performance re... While reinforcement learning-based underwater acoustic adaptive modulation shows promise for enabling environment-adaptive communication as supported by extensive simulation-based research,its practical performance remains underexplored in field investigations.To evaluate the practical applicability of this emerging technique in adverse shallow sea channels,a field experiment was conducted using three communication modes:orthogonal frequency division multiplexing(OFDM),M-ary frequency-shift keying(MFSK),and direct sequence spread spectrum(DSSS)for reinforcement learning-driven adaptive modulation.Specifically,a Q-learning method is used to select the optimal modulation mode according to the channel quality quantified by signal-to-noise ratio,multipath spread length,and Doppler frequency offset.Experimental results demonstrate that the reinforcement learning-based adaptive modulation scheme outperformed fixed threshold detection in terms of total throughput and average bit error rate,surpassing conventional adaptive modulation strategies. 展开更多
关键词 Adaptive modulation Shallow sea underwater acoustic modulation Reinforcement learning
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基于PSO-SVM模型的新建盾构隧道下穿既有地铁运营线路沉降动态预测方法
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作者 刘少凯 张荣锋 +4 位作者 秦涛 周德春 项阳 刘秀 潘登 《城市轨道交通研究》 北大核心 2026年第3期66-74,共9页
[目的]新建盾构隧道下穿既有运营地铁隧道时会引发沉降,进而影响既有运营隧道的安全。目前研究大多集中在盾构下穿既有道路、隧道或建筑物的地面沉降预测及控制等方面,而对于双线盾构下穿既有运营隧道轨道沉降预测的研究相对较少,有必... [目的]新建盾构隧道下穿既有运营地铁隧道时会引发沉降,进而影响既有运营隧道的安全。目前研究大多集中在盾构下穿既有道路、隧道或建筑物的地面沉降预测及控制等方面,而对于双线盾构下穿既有运营隧道轨道沉降预测的研究相对较少,有必要对此进行深入研究。[方法]以合肥市轨道交通2号线东延伸段新建隧道近距离下穿既有运营2号线隧道为工程背景,建立了PSO(粒子群优化)-SVM(支持向量机)预测模型,介绍了PSO-SVM模型动态预测流程。选取了9个典型的监测断面,基于监测数据训练模型,动态预测了新建隧道下穿既有运营隧道的沉降量。[结果及结论]基于PSO-SVM预测模型,各监测断面的预测结果误差平均值为8.31%,进而验证了PSO-SVM模型动态预测的可行性。 展开更多
关键词 地铁 盾构隧道 轨道沉降 粒子群算法 支持向量机
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采用IPCA-SSA-SVM方法的油浸式变压器热点温度预测模型
14
作者 杨泉霖 陈志英 吴紫星 《厦门理工学院学报》 2026年第1期25-32,共8页
针对油浸式变压器热点温度传统预测方法忽略非线性因素、参数优化依赖经验等问题,提出一种采用改进主成分分析(IPCA)法与麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的变压器热点温度预测模型。该模型采用IPCA对高相关性输入参数进行降维,消... 针对油浸式变压器热点温度传统预测方法忽略非线性因素、参数优化依赖经验等问题,提出一种采用改进主成分分析(IPCA)法与麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的变压器热点温度预测模型。该模型采用IPCA对高相关性输入参数进行降维,消除冗余信息;利用SSA优化SVM的惩罚系数与核函数参数,提升模型泛化能力。采用10 kV油浸式变压器温升试验数据进行的热点温度预测结果表明,IPCA-SSA-SVM方法的均方根误差(RMSE)为0.1236℃,较传统SVM法降低71.5%,较SSA-SVM法降低54.6%,较IEEE导则法降低98.0%,显著优于3种对照方法。 展开更多
关键词 油浸式变压器 热点温度 预测模型 改进主成分分析法(IPCA) 支持向量机模型(svm) 麻雀搜索算法(SSA)
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基于CEEMDAN近似熵和WHO-SVM的电压互感器故障诊断
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作者 段伟 张鑫 王志坚 《电力设备管理》 2026年第1期141-143,共3页
为对电压互感器测量状态进行识别,提出基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)近似熵和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的电压互感器测量状态诊断方法。采用CEEMDAN方法对电压互感器输出的误差信号进行分解,通过区分度分析,筛选出... 为对电压互感器测量状态进行识别,提出基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)近似熵和野马算法(WHO)优化支持向量机(SVM)的电压互感器测量状态诊断方法。采用CEEMDAN方法对电压互感器输出的误差信号进行分解,通过区分度分析,筛选出含有互感器故障特征信息的经验模态分量,计算其近似熵作为信号的特征向量;再通过WHO算法对SVM模型的参数进行优化,构建参数最优组合的WHO-SVM分类器;最后将得到的特征向量输入到WHO-SVM分类器中进行分类,实现对互感器的故障状态识别。本文仿真试验对比研究所提方法识别成功率高达95.12%,高于其他传统的信号处理算法识别成功率,可为电压互感器测量状态的识别提供参考依据。 展开更多
关键词 电压互感器 CEEMDAN 近似熵 WHO svm 故障诊断
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基于SVM和MOPSO算法的西安地区高层住宅多目标优化设计研究
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作者 邵腾 张锟 杨玉湘 《新材料·新装饰》 2026年第3期1-5,共5页
院随着我国城市化率的持续升高,高层住宅规模逐渐扩大,已成为建筑能耗和碳排放的主要来源之一。因此,在方案设计阶段开展适配气候与资源的节能设计十分关键,同时还应兼顾对经济与环境的影响,以实现能源、碳排、经济和环境协同优化。文... 院随着我国城市化率的持续升高,高层住宅规模逐渐扩大,已成为建筑能耗和碳排放的主要来源之一。因此,在方案设计阶段开展适配气候与资源的节能设计十分关键,同时还应兼顾对经济与环境的影响,以实现能源、碳排、经济和环境协同优化。文章基于西安地区的气候背景,以建筑能耗、自然采光、全生命周期碳排放和成本为优化目标,搭建以智能算法为核心的高层住宅优化设计框架,并通过实证研究构建综合最优设计模式进行对比分析。研究结果可为西安地区高层住宅性能优化设计提供科学量化依据和指导方案。 展开更多
关键词 高层住宅 svm MOPSO 智能算法 多目标优化
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Tea polyphenol polymer film enables broadband optical modulation for hybrid mode-locked ultrafast fiber lasers
17
作者 Wei Chen Kang Li +4 位作者 Cheng Gao Qingping Hu Zhengfan Li Yi Xiong Yunzhou Sun 《Chinese Physics B》 2026年第2期442-450,共9页
Materials exhibiting broadband nonlinear optical responses are critically important for ultrafast photonics applications,particularly as saturable absorbers(SAs)that facilitate broadband optical pulse generation.In th... Materials exhibiting broadband nonlinear optical responses are critically important for ultrafast photonics applications,particularly as saturable absorbers(SAs)that facilitate broadband optical pulse generation.In this study,tea polyphenolpolyvinyl alcohol(TP-PVA)composite films are synthesized via a polymer embedding method and employed as SAs to initiate ultrafast pulse operation in fiber lasers.The TP-PVA SA film exhibits excellent broadband saturable absorption performance at wavelengths of 1.0μm,1.5μm,and 2.0μm,with modulation depths of 54.21%,41.41%,and 51.16%,respectively.Stable passively mode-locked pulses with pulse widths of 588 fs,419 fs,and 743 fs are generated in Yb-,Er-,and Tm-doped fiber lasers,respectively.This work confirms the effective performance of TP-PVA as a broadband SA,and establishes a foundation for the integration of novel and sustainable materials within ultrafast photonic systems.The approach paves the way for developing compact broadband ultrafast laser systems operating in the near-infrared spectral region. 展开更多
关键词 ultrafast fiber lasers saturable absorbers broadband modulators natural dyes tea polyphenol
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基于SVM的光伏并网暂态电能质量扰动信号识别
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作者 王嘉辉 《电气技术与经济》 2026年第2期425-429,共5页
光伏发电受气候影响较大,在并网运行过程中容易产生间歇性和波动性,造成暂态电能质量扰动。为了确保光伏并网安全稳定运行,提出基于SVM的光伏并网暂态电能质量扰动信号识别。通过离散小波变换去噪原始暂态扰动信号,根据模极大值定位暂... 光伏发电受气候影响较大,在并网运行过程中容易产生间歇性和波动性,造成暂态电能质量扰动。为了确保光伏并网安全稳定运行,提出基于SVM的光伏并网暂态电能质量扰动信号识别。通过离散小波变换去噪原始暂态扰动信号,根据模极大值定位暂态电能质量扰动时间。使用HHT方法提取暂态电能质量扰动信号特征,提高暂态电能质量扰动识别能力。利用SVM方法构建暂态电能质量扰动信号识别模型,实现暂态电能质量扰动信号识别。利用Matlab仿真平台,以电压暂升、电压暂降、电压中断、暂态振荡和瞬时脉冲作为测试样本,进行仿真测试。测试结果表明,所提方法可以准确识别光伏并网运行时的暂态电能质量扰动信号,保障光伏并网运行安全、可靠、稳定。 展开更多
关键词 光伏并网 svm 离散小波变换 暂态电能质量
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基于改进SVM的火力发电机组锅炉管异物堵塞检测方法
19
作者 李哲 《电气技术与经济》 2026年第1期237-240,共4页
在火力发电机组中,只能采用单一异物堵塞特征,导致检测精度较差,因此设计一种基于改进SVM的火力发电机组锅炉管异物堵塞检测方法。对锅炉管数据列进行无量纲化处理,采用标准化变化率方法消除量纲影响,并通过灰色关联度归一化确定各数据... 在火力发电机组中,只能采用单一异物堵塞特征,导致检测精度较差,因此设计一种基于改进SVM的火力发电机组锅炉管异物堵塞检测方法。对锅炉管数据列进行无量纲化处理,采用标准化变化率方法消除量纲影响,并通过灰色关联度归一化确定各数据列权重系数。利用改进SVM融合颜色、形态及频域特征,根据特征区分能力动态赋予权重,通过高维非线性变换形成更具判别力的特征向量。引入多项式核函数与高斯核函数的组合核函数,并考虑数据多样性和不平衡性,对不同类别样本赋予不同权重,实现火力发电机组锅炉管异物堵塞检测。实验结果表明,设计方法的过热器管压力异常检测结果与实际基本一致,并且平均误报率仅为3.0%,远低于其他方法,充分证明其具有更高的检测精度。 展开更多
关键词 改进svm 火力发电机组 锅炉管 异物堵塞 检测误报率
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基于改进GWO优化SVM方法的电力变压器故障诊断
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作者 张国顺 何冬煦 《电工技术》 2026年第2期112-115,共4页
为了增强变压器故障诊断不平衡样本学习能力,设计了一种基于改进灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimizer with Multi-strategy,IGWO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的电力变压器故障诊断方法。该研究有助于提高变压器故障... 为了增强变压器故障诊断不平衡样本学习能力,设计了一种基于改进灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimizer with Multi-strategy,IGWO)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的电力变压器故障诊断方法。该研究有助于提高变压器故障信号识别能力。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 改进灰狼算法 支持向量机
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