《面向複雜工業過程故障診斷的支持向量機新算法研究》是依託東北大學，由王安娜擔任項目負責人的專項基金項目。
基本介紹
- 中文名：面向複雜工業過程故障診斷的支持向量機新算法研究
- 項目類別：專項基金項目
- 項目負責人：王安娜
- 依託單位：東北大學
- 批准號：60843007
- 申請代碼：F03
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2009-01-01 至 2009-12-31
- 支持經費：9（萬元）
中文摘要
複雜過程是指具有複雜對象、複雜環境、複雜工藝和複雜任務的工業生產過程，一旦發生故障，將造成人員和財產的巨大損失。對複雜過程故障進行智慧型診斷對於保證生產過程安全可靠地運行、保障人員生命和健康、保護環境、節能減排、實現基於預測的維修、提高企業的經濟效益有著非常重大的意義，是國民經濟和社會發展中迫切需要解決的關鍵問題。研究改進的支持向量機(SVM)新算法，將其套用於複雜工業過程故障線上智慧型診斷，必將極大提高故障診斷系統的性能。同時，支持向量機新算法的研究具有重要的學術價值。本項目將針對兩個典型複雜工業過程故障的特點，研究故障信息特徵提取方法、SVM決策新算法、分類不對稱算法、改進的SVM多類分類問題新算法、適合複雜工業過程故障診斷的核函式、核函式參數最佳化、SVM線上快速診斷訓練算法、開發基於SVM改進新算法的複雜工業過程故障診斷系統。
