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应用支持向量机算法，构建了SVM故障诊断模型，结合机械故障诊断实践进行了实际验证。结果表明：基于SVM分类算法应用于机械故障诊断，训练所需样本少、诊断效果好，明显优于BP神经网络，在状态监测与故障诊断方面具有良好的应用前景。
支持向量机（SVM）在机械故障诊断中的应用研究
【摘 要】
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应用支持向量机算法，构建了SVM故障诊断模型，结合机械故障诊断实践进行了实际验证。结果表明：基于SVM分类算法应用于机械故障诊断，训练所需样本少、诊断效果好，明显优于BP神经网络
【机 构】
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军事交通学院装运机械系,军事交通学院汽车工程系,军事交通学院装备保障系
【出 处】
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军事交通学院学报
【发表日期】
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2009年3期
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