【摘 要】
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为改变传统实验设备故障诊断方法,提高实验设备故障分类预测准确率,提出基于支持向量机的实验设备故障诊断模型,并通过交叉验证优化支持向量机模型,对设备故障进行预测分类。结果表明,交叉验证优化支持向量机算法预测错误率为3.35%,优于支持向量机算法预测错误率9.94%,优化的支持向量机模型具有较好的预测分类效果,可以用于实验设备的故障诊断。
【机 构】
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新疆工程学院控制工程学院,新疆工程学院数理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61962058),2017年度新疆维吾尔自治区高校科研计划项目青年项目(XJEDU2017S059)。
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为改变传统实验设备故障诊断方法,提高实验设备故障分类预测准确率,提出基于支持向量机的实验设备故障诊断模型,并通过交叉验证优化支持向量机模型,对设备故障进行预测分类。结果表明,交叉验证优化支持向量机算法预测错误率为3.35%,优于支持向量机算法预测错误率9.94%,优化的支持向量机模型具有较好的预测分类效果,可以用于实验设备的故障诊断。
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