本文關鍵詞：基于支持向量機的機械故障模式分類研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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文獻名稱：基于支持向量機的機械故障模式分類研究

    前言：機械故障診斷本質上是一個模式分類問題。支持向量機由于解決分類問題有著優(yōu)良的表現(xiàn)，得到日益廣泛的應用。本論文針對三種現(xiàn)實分類問題：兩類分類、單值分類和多類分類問題，基于支持向量機分類理論，結合工程實際項目對機械模式分類方法進行了研究。 論文首先介紹了機械故障診斷的歷史、意義及研究現(xiàn)狀，分析了現(xiàn)有故障診斷理論方法的優(yōu)點及不足之處。接著，就機械故障診斷的應用背景——汽車檢測領域作了敘述和總結，描述了汽車總成關鍵部件驅動橋試驗臺的開發(fā)現(xiàn)狀。討論了支持向量機(SVM)理論研究方法及其國內外的應用研究現(xiàn)狀，對于故障模式分類問題，SVM也有相應理論和應用研究。論文針對解決三種機械故障模式分類的問題，提出了一個基于SVM理論的的故障診斷架構。最后，給出了本論文的主要研究內容。 第二章介紹了支持向量機的基本理論和算法�；仡櫫酥С窒蛄繖C的理論基礎——統(tǒng)計學習理論和機器學習，討論了統(tǒng)計學習理論的結構和需要進一步研究的領域，在此基礎上引出支持向量機。分析了支持向量機分類理論的原理和算法，簡略的介紹了基于支持向量機的兩類、單值和多類分類算法，為后續(xù)章節(jié)解決實際問題作一個理論鋪墊。 第三章...
    Machine fault diagnosis is a problem of pattern classification in nature. Because of the excellent performance on classification, support vector machine (SVM) is more and more widely used to solve classified problems in practical world. Based on SVM theory, this dissertation develops a research on machine fault pattern classification for engineering project applications.The thesis first introduces the history, the significance and the current research status of machine fault diagnosis. After analyzing t...

文獻名稱 基于支持向量機的機械故障模式分類研究

Article Name
英文(英語)翻譯 Research on Machine Fault Pattern Classification Based on Support Vector Machine;

作者 潘明清; 導師:周曉軍;

Author

作者單位
Author Agencies 浙江大學;

文獻出處
Article From 中國科學院上海冶金研究所; 材料物理與化學(專業(yè)) 博士論文 2000年度

關鍵詞 故障診斷; 支持向量機; 汽車驅動橋; 核主元; 特征提取; 支持向量數(shù)據(jù)描述; 單值分類; 多類分類; 遺傳算法; 交叉驗證;

Keywords Fault Diagnosis;Support Vector Machine;Driving Axle;Kernel Primary Component Analysis;Feature Extraction;Support Vector Data Description;Multiple classification;Genetic Arithmetic;Cross Validation;

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  本文關鍵詞：基于支持向量機的機械故障模式分類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。