Hybrid SVM-인공신경망 알고리즘을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단에 관한 연구/

Title
Hybrid SVM-인공신경망 알고리즘을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단에 관한 연구/
Authors
이상명
Keywords
가스터빈 엔진의 결함 진단
Issue Date
2007
Publisher
인하대학교
Abstract
본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단을 위해서 Support Vector Machine(SVM)과 Artificial Neural Network(ANN)을 Hybrid로 사용하였다. 인공신경망 알고리즘은 비선형성이 높은 데이터를 학습할 때 Local Minima에 빠져 분류 정확률이 낮아지는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해서 SVM 알고리즘을 인공신경망 알고리즘과 Hybrid로 사용하였다. SVM 알고리즘으로는 가스터빈 엔진의 결함 위치를
Description
1. 서론 = 1 1.1 연구 배경 및 목적 = 1 1.2 결함 진단의 개념 = 1 1.3 결함 진단 알고리즘의 소개 = 2 1.4 연구 대상 엔진 선정 = 3 1.4.1 대상 엔진의 설계점 = 3 1.4.2 GSP를 이용한 대상 엔진의 모델링 = 5 1.4.3 대상 엔진의 결함 위치 선정 = 6 1.4.4 성능 진단 변수 및 측정 변수 선정 = 7 2. Hybrid SVM-인공신경망 알고리즘 = 11 2.1 Hybrid SVM-
URI
http://dspace.inha.ac.kr/handle/10505/13571
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College of Engineering(공과대학) > Aerospace Engineering(항공우주공학) > Theses(항공우주공학 석박사 학위논문)
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