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《中国动力工程学会第三届青年学术年会论文集》2005年
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基于支持向量机的故障诊断方法探讨

初燕  付忠广  戈志华  靳涛  卞双  
【摘要】:支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新型的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则,能有效地解决过学习问题,特别是针对小样本的情况,得到现有信息下的全局最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值,避免了局部极小值问题,具有良好的推广性能和较好的分类精确性。分三种情况介绍了支持向量机的概念和算法,以及解决多分类问题时支持向量机的常用算法,然后结合某汽轮机转子模拟实验台的振动数据,以两分类问题为例,验证了支持向量机方法在小样本分类问题上的有效性。

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【参考文献】
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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2 齐元俊;基于支持向量机的故障诊断问题研究[D];东北石油大学;2011年
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10 侯艳华;基于非线性振动信号检测的滚动轴承故障诊断虚拟仪器设计[D];吉林大学;2005年
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