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  • 简介:为解决空气处理机组在故障检测过程中难以获得大量带有类标记样本,且故障样本数据标记代价较高的问题,本文结合支持向量机与半监督学习方法,提出了针对空气处理机组故障检测的半监督学习算法.首先利用序列前向选择选出重要的特征作为分类依据,将半监督学习方法引入支持向量机的学习过程中,并使用遗传算法寻找支持向量机的最佳参数.然后选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本中有利于支持向量机的信息,提高学习性能.实验表明,提出的混合算法能够在故障标记样本比较少的情况下达到较高的故障诊断率.

  • 标签: 故障检测 半监督 遗传算法 支持向量机 特征选择 空气处理机组
  • 简介:STROS是捷克最大的施工升降机制造商,其服务的客户群体遍布世界各地。它每周装运3个系统。俄罗斯主要的建设项目——“莫斯科城”中有8大高楼正通过或已通过STROS公司的升降机进行或已完成施工。迄今为止最高的升降机已矗立于“莫斯科城”的施工现场。该建筑群包括多个高层建筑,其中有8个已配备STROS升降机。其中1个升降机还用于目前欧洲最高的建筑物——高达340m的“水银城市”大厦。NOV2032升降机的起升高度达350m,负载力达2t,速率为70m/min。该升降机拥有一个控制面板,可供操作者选择楼层,还可提供与公寓楼中标准电梯同等的舒适性控制水平。

  • 标签: 施工升降机 传动系统 驱动器 客户群体 建设项目 施工现场