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1.
基于引力球结构支持向量机多类算法的涡轮泵故障诊断   总被引:2,自引:1,他引:2  
袁胜发  褚福磊 《宇航学报》2006,27(4):635-639
在涡轮泵故障诊断中,多类故障诊断是经常出现的问题。为提高多类故障诊断速度,在球结构支持向量机的基础上,提出一种引力球结构的支持向量机多类算法,该算法充分考虑样本分布疏松程度,经过试验优化分析得到最佳分类引力公式。用该算法和其他常用算法对涡轮泵仿真故障进行分类比较,结果表明基于引力球结构的支持向量机故障诊断算法学习速度快,诊断效果好。  相似文献   
2.
袁胜发  褚福磊 《推进技术》2006,27(1):1-4,47
1引言涡轮泵等是极易发生故障的机械设备,近几年来,神经网络等智能技术在此类设备的故障诊断领域中得到广泛的应用[1]。故障支持向量机是Vapnik等在20世纪90年代研究并迅速发展起来的一种新型的机器学习方法[2],它是专门针对有限样本情况的,其目标是得到现有信息下的最优解而不  相似文献   
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