逄珊
- 作品数：25 被引量：75H指数：6
- 供职机构：鲁东大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金山东省科技发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学航空宇航科学技术电气工程更多>>
- 一种基于深度迁移学习的旋转机械故障诊断方法
- 本发明公开了一种基于深度迁移学习的旋转机械故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断领域。以堆叠自编码器为框架，在无监督预训练阶段逐层递增的适配不同领域概率分布，缩小源域和目标域的分布差异；在微调阶段则进行流形一致性适配，提高深...
- 逄珊孙玉娟张小峰
- 一种基于深度迁移学习的旋转机械故障诊断方法
- 本发明公开了一种基于深度迁移学习的旋转机械故障诊断方法，属于旋转机械故障诊断领域。以堆叠自编码器为框架，在无监督预训练阶段逐层递增的适配不同领域概率分布，缩小源域和目标域的分布差异；在微调阶段则进行流形一致性适配，提高深...
- 逄珊孙玉娟张小峰
- 文献传递
- 综合密度信息的矢量变异多目标粒子群优化被引量：1
- 2011年
- 粒子群优化算法求解多目标优化问题存在早熟收敛和后期收敛速性差的不足,解的分布性也有待提高。为此设计一种新的多目标粒子群优化算法:对寻求粒子最优解的sigma方法进行改进,提出一种综合非支配解密度信息和sigma值的最优解求解机制。对变异粒子速度进行矢量扰动变异;对停滞粒子进行位置变异,有效避免算法的早熟收敛问题。测试结果表明,所提出的算法在收敛性和解的分布性、多样性方面较经典的算法具有明显的优势。
- 逄珊杨欣毅苏庆堂
- 关键词：多目标优化粒子群优化进化算法
- 移动教学管理系统的设计与实现被引量：4
- 2007年
- 介绍了基于PDA的移动教学管理系统功能和结构,重点研究其设计和实现。该系统将移动计算技术与网络教学相结合,采用SQL Mobile数据访问策略。PDA采用TCP/IP通信机制,通过无线方式接入系统内部网络与服务器数据库通信实现移动教学。
- 逄珊
- 关键词：PDA数据库SQLMOBILE
- 基于通信系统的决策树构造算法被引量：1
- 2011年
- 决策树构造过程中的属性选择标准一直是数据挖掘领域的研究热点。本研究在分析ID3算法和C4.5算法属性选择策略的基础上,基于通信系统中的平均自信息与平均互信息提出了两种决策树的构造算法。研究过程中从理论证明了所提出的两种算法与ID3算法以及C4.5算法是等价的,即,信息增益等价于通信系统中的平均互信息,而信息增益率等价于通信系统中平均互信息与平均自信息的比值。在AllElectronics数据集进行的实验表明:与信息增益和信息增益率相比,本研究提出的属性选择标准具有计算方便、且容易理解的特点。
- 张小峰张志旺逄珊
- 关键词：决策树信息增益信息增益率
- 基于K-均值聚类与粒子群核极限学习机的推力估计器设计被引量：6
- 2019年
- 鉴于航空发动机直接推力控制与健康管理需要高精度及高实时性的推力估计器,提出了一种基于K-均值聚类与粒子群优化的核极限学习机推力估计方法。采用K-均值聚类对全工况范围内的测量数据进行聚类,在每一个子类中,通过核极限学习机建立推力估计器,采用粒子群算法对核极限学习机的核参数和惩罚系数进行优化,利用了核极限学习机稳定性好、非线性拟合能力强的特点,实现了对发动机推力的估计。经涡扇发动机台架试车数据训练与测试表明,本推力估计方法平均预测时间为0.27ms,实时性满足机载在线状态评估和直接推力控制需求,且在估计精度上较现有方法存在一定优势。
- 赵姝帆李本威宋汉强逄珊朱飞翔
- 关键词：航空发动机K-均值聚类直接推力控制
- ATE软件系统测试方法研究被引量：2
- 2009年
- 由于ATE软件系统与硬件设备结合紧密,对其进行软件测试不能照搬一般软件测试方法。结合ATE软件系统的特点和工作方式,研究了其软件的测试方法。按照软件测试的全程,主要从单元测试、集成测试、系统测试等多个层次进行研究和探讨。重点研究了单元测试过程中测试内容和测试用例的生成。介绍了自动测试在ATE软件系统测试方面的应用和所采用的自动测试工具。
- 逄珊
- 关键词：自动测试设备软件测试测试用例设计
- 基于PDA的移动教学管理系统设计被引量：3
- 2007年
- 本文介绍了一个基于PDA的移动教学管理系统,该系统采用SQL Server CE数据访问策略,通过合并复制技术与后台数据库保持同步,将移动计算技术很好的应用于教学管理过程中。
- 逄珊
- 关键词：PDA数据库
- 应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断被引量：16
- 2017年
- 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。
- 逄珊杨欣毅张勇韦祥
- 关键词：涡扇发动机故障诊断极限学习机核方法
- 面向多峰函数优化的Lamarck免疫网络算法被引量：1
- 2012年
- 为改善免疫网络算法在多峰函数优化方面存在局部收敛的不足,提出一种Lamarck免疫网络算法(LM-aiNet)。依据Lamarck进化理论思想,设计基于方向的局部搜索机制和自适应的网络抑制阈值,提高了算法对于不同类型多峰函数优化的适应能力。对算法的复杂度和收敛性进行分析,重点讨论了算法主要参数对求解性能的影响,确定合适的参数取值范围。实验结果表明,算法能够有效地解决经典算法的局部收敛问题,其求解能力优于被比较的其他算法。
- 逄珊杨欣毅张小峰
- 关键词：免疫网络多峰函数局部搜索
