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《中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)》2012年
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An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system

【摘要】:正Currently,condition-based maintenance becomes increasingly important with additions of factory automation through the development of new technologies.For many complicated machines,it is difficult to use mathematical models to describe their conditions.Intelligent maintenance makes it possible to perform maintenance similar to that of a human being.However,conventional artificial intelligent methods such as neural network and SVM use only labeled data(feature/label pairs) for training.Labeled instances are often difficult,expensive,or time consuming to obtain.Active learning and semi-supervised learning address this problem by using a large amount of unlabeled data together with labeled data to build better models.In this paper,a new active semi-supervised procedure was proposed to perform fault classification for machine condition monitoring.The effectiveness of the procedure was verified by its application to bearing diagnosis and gear fault detection.

【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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3 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国重要会议论文全文数据库 前7条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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