[制造] STEP7-MicroWIN_V40_SP8_6

说明： 用于s7-200的编程软件STEP7-MicroWIN_V40_SP8
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[制造] STEP7-MicroWIN_V40_SP8_5

说明： 用于s7-200的编程软件STEP7-MicroWIN_V40_SP8
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[制造] STEP7-MicroWIN_V40_SP8_4

说明： 用于s7-200的编程软件STEP7-MicroWIN_V40_SP8
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[制造] STEP7-MicroWIN_V40_SP8_3

说明： 用于s7-200的编程软件STEP7-MicroWIN_V40_SP8
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[制造] 基于多特征向量的刀具磨损模糊判决研究

说明： 利用信号处理技术分析AE/AC、切削力信号特征参数随刀具磨损变化的规律，并将这些特征参数组成反应刀具磨损状态的特征向量，用模糊理论对刀具状态进行识别。
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[制造] STEP7-MicroWIN_V40_SP8_2

说明： 用于s7-200的编程软件STEP7-MicroWIN_V40_SP8
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[制造] STEP7-MicroWIN_V40_SP8_1

说明： 用于s7-200的编程软件STEP7-MicroWIN_V40_SP8
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[制造] STEP7-MicroWIN_V40_SP8_0

说明： 用于s7-200的编程软件STEP7-MicroWIN_V40_SP8
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[制造] 多分辨奇异值分解理论及其在信号处理和故障诊断中的应用

说明： 提出多分辨奇异值分解(Multi．resolution singular value decomposition，MRSVD)的概念，基于矩阵二分递推构造原理，利用奇异值分解(Singular value decomposition，SVD)获得具有不同分辨率的近似和细节信号，以多分辨率来展现信号不同层次的概貌和细部特征。给出MRSVD的分解和重构算法，并从理论上证明这种分解方式的多分辨分析特性。
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[制造] Hilbert 谱特征提取与支持向量机的设备状态识别方法再研究

说明： 采用 Hilbert 时频谱熵与Hilbert 时频谱重心构建识别向量，应用支持向量机进行设备状态识别的方法，并以滚动轴承的故障诊断为例证明方法的有效性分析。
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[制造] 自调用支持向量回归和偏最小二乘优化支持向量机参数

说明： 将均匀设计( UD )分别与自调用支持向量回归( SVR )、偏最小二乘回归( PLR ) 结合, 提出了两种将大样本搜索转化为小样本搜索的策略UD
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[制造] 基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法

说明： 首先产生若干种群（特征子集），然后用PSO 算法对特征及参数进行优化。在UCI 标准数据集上进行的仿真实验表明，该算法可有效地找出合适的特征子集及LS-SVM 参数，且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法（GALS-SVM）和传统的LS-SVM 算法相比具有较好的分类效果。
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