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为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。 相似文献
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中国民航运输机场分类问题的初步探讨 总被引:3,自引:0,他引:3
机场是世界运输网络中的重要环节,在今天迅猛发展的全球经济中扮演愈来愈重要的角色,对现代社会的进步有着相当大的贡献。机场同航空公司一样,都是航空运输成功与发展的必要组成部分。作为航线基础设施的提供者,机场为所在地区提供了谋求发展的真正通道。研究机场分类对于深入研究机场布局问题有重要的意义。本文通过对机场分类问题的初步探讨,为研究机场定位及整体布局工作做了理论铺垫。 相似文献
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