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蔡艳宁 、 汪洪桥 、 叶雪梅 著 / 国防工业出版社 / 2015-04 / 平装
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上书时间2020-06-21
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复杂系统支持向量机建模与故障预报
第1章绪论1.1引言1.2故障预报方法的研究现状1.2.1模型驱动方法1.2.2数据驱动方法1.2.3定性知识驱动方法1.3基于支持向量机的故障预报方法的研究现状1.3.1故障预报问题的特点1.3.2统计学习理论1.3.3支持向量机1.3.4研究现状1.4本书的内容第2章基于支持向量预选取的one-classSVM故障预报模型2.1引言2.2问题描述2.3one-classSVM模型2.3.1超平面2.3.2超球体2.4支持向量预选取2.4.1超平面的支持向量预选取2.4.2超球体的支持向量预选取2.4.3确定选取样本的个数2.4.4算法复杂度分析2.5故障预报算法步骤2.6仿真实例和结果分析2.6.1同心圆环样本支持向量预选取2.6.2电机数据故障预报2.7本章小结第3章自适应动态无偏LSSVM故障预报模型3.1引言3.2最小二乘支持向量机及在线算法3.3动态无偏最小二乘支持向量机3.3.1初始预测模型3.3.2增加样本3.3.3消减样本3.4自适应动态无偏最小二乘支持向量机3.4.1滑动时间窗长度的自适应选取3.4.2算法复杂度分析3.5仿真实例和结果分析3.5.1混沌时间序列预测3.5.2非线性系统在线预测跟踪3.5.3二容水箱故障预报3.6本章小结第4章多输出支持向量回归机故障预报模型4.1引言4.2问题描述4.3支持向量回归机4.4多输出支持向量回归机4.4.1线性模型4.4.2偏置求取算法4.4.3非线性模型4.5多输出最小二乘支持向量机4.5.1模型设计4.5.2算法性质分析4.6仿真实例和结果分析4.6.1时间序列多步预测4.6.2多输入多输出系统故障预报4.7本章小结第5章支持向量机概率密度估计故障预报模型5.1引言5.2支持向量机概率密度估计5.3算法改进5.3.1单松弛因子支持向量机概率密度估计模型5.3.2单松弛因子多核支持向量机概率密度估计模型5.3.3非耦合数据合成概率密度估计5.3.4算法复杂度分析5.3.5仿真实例和结果分析5.4基于支持向量机概率密度估计的故障预报5.4.1问题描述5.4.2异常程度的衡量5.4.3仿真实例和结果分析5.5本章小结第6章基于支持向量机的惯性器件故障预报6.1引言6.2基于单维漂移数据的惯性器件故障预报6.2.1基于支持向量预选取one-classSVM的故障预报6.2.2基于自适应动态无偏LSSVM的故障预报6.2.3基于多输出支持向量回归机的故障预报6.3某惯性平台系统故障预报6.3.1平台系统漂移系数的求取6.3.2基于超球体模型的故障预报6.4本章小结第7章复杂系统故障预报新技术展望7.1全流程故障预报技术7.2多元时序驱动的故障预测和多核机器建模与学习相融合7.3多元数据驱动故障预报方法的最新进展7.3.1故障预测与可靠性评估方法的最新进展7.3.2数据驱动的基于核机器学习的故障预测与可靠性评估方法最新进展7.4多元数据驱动的复杂系统全流程故障预报方案设计参考文献内容简介
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开播时间:09月02日 10:30