您的位置: 专家智库 > >

中国民航飞行学院青年基金(Q2010-67)

作品数:2 被引量:17H指数:2
相关作者:郑波更多>>
相关机构:中国民用航空飞行学院更多>>
发文基金:中国民航飞行学院青年基金更多>>
相关领域:航空宇航科学技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇航空宇航科学...

主题

  • 1篇优化算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇送修
  • 1篇子群
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇民航发动机
  • 1篇故障诊断
  • 1篇PSO-SV...
  • 1篇SVM

机构

  • 2篇中国民用航空...

作者

  • 2篇郑波

传媒

  • 1篇推进技术
  • 1篇中国民航飞行...

年份

  • 1篇2013
  • 1篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策研究被引量:15
2013年
为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法。首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimiza-tion,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值。对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(RadialBasis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型。
郑波
关键词:粒子群优化算法支持向量机
基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术研究被引量:2
2012年
本文提出了基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术,并利用grid法对SVM中参数进行寻优,以保证得到最高分类精度。通过对某航空公司ERJ145的右发AE3007发动机进行故障诊断研究后,证明基于Gauss核函数的SVM在小样本故障诊断中有着较好的适用性和可信性,能够为飞机发动机故障诊断提供有效的参考。
郑波
关键词:SVM故障诊断
共1页<1>
聚类工具0