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支持向量机在设备故障诊断中的应用研究  
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【作者】 曾嵘;
【导师】 蒋新华;
【学位授予单位】 中南大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2005
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 中南大学
【网络出版投稿时间】 2006-03-28
【关键词】 支持向量机; 分类; 回归; 故障诊断;
【英文关键词】 svm; classification; regression; fault diagnosis;
【中文摘要】 统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习的理论,其核心思想是通过控制学习机器的复杂度来控制学习机器的推广能力。在统计学习理论上发展起来的支持向量机表现出优秀的学习性能。本文从支持向量机理论、方法和应用相结合的角度出发,研究了支持向量机分类和回归在设备故障诊断中的应用,本文的主要工作包括以下内容: 一、支持向量机分类包括二值分类、一类分类,本文对这两种方法在故障诊断中的应用进行了研究。首先,从轴承的时域信号中通过主成份分析提取特征参数,然后在二值分类下选择不同的核函数构造判别函数对轴承故障进行检测,并比较了在不同核函数下支持向量机的分类性能。其次,应用一类分类方法对轴承的异常值进行检测;利用基于一类分类的多值分类方法来对轴承的故障类型进行识别,基于一类分类的方法在保持准确率的情况下,能极大的减小运算时间。 二、针对有些问题,新样本所提供的信息量与历史样本所提供的信息量是不同的,给出一种新息加权的支持向量机的增量学习算法,通过循环来获得最优分类面,仿真实验表明采用加权的增量算法更能反映新样本点的特征。 三、研究了支持向量机...
【英文摘要】 Statistics learning theory (SLT) is a machine learning theory that specialize small sample situation, it's kernel idea is control learning machine's extend ability through control learning machine's complexity. The Support vector machine (SVM) based on SLT put up excellent learning performance. This article researches the application of use SVM to solve equipment's fault discriminate from point of view of integrate theory and methods with application. This Article's main work include as below:1. The SVM ...
【更新日期】 2006-06-16

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