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公开(公告)号：CN103528820B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310471299.4
申请日：2013-10-10
Applicant: 辽宁大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于距离评估因子势能函数的滚动轴承故障诊断方法，其步骤如下：（1）信号采样；（2）信号处理；（3）特征提取：提取处理后信号的11个时域特征参数和13个频域特征参数，用于生成诊断特征：正常特征、内圈特征、外圈特征、滚动体特征；（4）特征选择：提出距离评估因子作为特征参数评价准则，计算24个特征参数的距离评估因子值，并按照从大到小排序，选择前N个特征参数组成故障诊断的特征向量；（5）将上述特征向量输入势能函数算法进行故障诊断；本发明基于距离比思想，提出了距离评估因子评价准则，实现了故障特征参数的客观选择。此外，以二叉树结构方式应用势能函数分类算法，解决了势能函数在故障诊断中的多分类问题。
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公开(公告)号：CN104731772A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510179688.9
申请日：2015-04-14
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 基于改进特征评估函数的贝叶斯垃圾邮件过滤方法，步骤如下：1)对训练邮件集进行预处理分为邮件头部和正文部分；2)分别在两个特征集T1，T2中删除介词、代词、副词、助词，连接词以及词频低于给定的阈值p的词语；3)分别在特征项集合T1’，T2’中运用改进的特征评估函数计算出互信息值MI(tk)’；4)在训练集内，对MI(tk)’其按从大到小的顺序进行排序，选择前n个值对应的特征项用于训练集的表示；5)分类阶段运用贝叶斯分类器对待测试的样本进行垃圾邮件过滤。本发明能够高效准确的对邮件进行分类，并且过滤掉垃圾邮件。
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公开(公告)号：CN103528820A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310471299.4
申请日：2013-10-10
Applicant: 辽宁大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于距离评估因子势能函数的滚动轴承故障诊断方法，其步骤如下：（1）信号采样；（2）信号处理；（3）特征提取：提取处理后信号的11个时域特征参数和13个频域特征参数，用于生成诊断特征：正常特征、内圈特征、外圈特征、滚动体特征；（4）特征选择：提出距离评估因子作为特征参数评价准则，计算24个特征参数的距离评估因子值，并按照从大到小排序，选择前N个特征参数组成故障诊断的特征向量；（5）将上述特征向量输入势能函数算法进行故障诊断；本发明基于距离比思想，提出了距离评估因子评价准则，实现了故障特征参数的客观选择。此外，以二叉树结构方式应用势能函数分类算法，解决了势能函数在故障诊断中的多分类问题。
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公开(公告)号：CN110119778B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN201910388452.4
申请日：2019-05-10
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种改进鸡群优化RBF神经网络的设备健康状态检测方法，基本步骤如下：(1)信号采样；(2)降噪处理；(3)特征提取；(4)数据归一化处理；(5)设备健康状态检测。本发明提出了一种改进鸡群优化RBF神经网络模型，使用智能寻优方法找到最优的中心向量，从而提高RBF网络的性能。针对鸡群算法在一定程度上易陷入局部最优的问题，采用改进鸡群结合混沌搜索策略优化初始种群，同时对使用度值高的小鸡通过成长操作来代替一部分公鸡粒子，从而尽可能解决陷入局部最优的问题。
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