【摘 要】
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为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法
【机 构】
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第二炮兵工程学院302教研室,第二炮兵工程学院402教研室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(60736026);国家教育部新世纪优秀人才支持计划项目资助课题
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为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法。给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型———单一模型和加权模型。实例分析表明,所提方法有较好的预测精度。加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支。
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