为了提高舰艇综合导航系统的可靠性,并考虑到系统准确建模和大量故障数据获取的困难性,提出了一种基于一类支持向量机的信息故障检测方法。该方法主要包括两个过程:第一个过程是根据实测数据,并利用一类支持向量机的分类原理和主元分析法对导航信息进行离线建模;第二个过程是结合主元分析法将该模型应用到实时的信息故障检测中。该方法不依赖于系统模型而且只需要正常的小样本数据对模型进行训练,具有简便易于实现的优点。仿真试验表明,该方法对导航系统的硬故障和软故障都具有较好的检测能力和较短的检测延迟时间,而且该方法对径向基核函数参数的变化具有较低的敏感性,避免了复杂的调参过程。 机器学习-张家港数控滚圆机滚弧机张家港钢管数控滚圆机滚弧机本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/  用人体特征辅助行人导航与外骨骼机器人控制是近年来导航与机器人领域中的热点研究方向。针对惯性测量组件足部安装方式在过载较高时无法实现有效测量的问题,研究了一种基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法。该方法以同步采集安装于足部与下肢其他部位的惯性测量组件的输出作为数据样本,通过遗传算法改进的误差反向传播(GA-BP)神经网络实现虚拟惯性测量组件的构建。为进一步改善训练效果,采用基于步态相位检测方法对训练样本进行筛选。基于Anybody与MATLAB的联合仿真结果表明,本文所研究的方法可实现采用安装于髋关节附近位置的惯性测量组件数据,有效模拟足部位置的惯性测量组件数据。该方法对未经训练的步态也有一定的适应性。本文所研究的方法可进一步应用于行人精确定位与外骨骼机器人控制等领域。 机器学习-张家港数控滚圆机滚弧机张家港钢管数控滚圆机滚弧机本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/