【摘 要】
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为提高支持向量机(support vector machine,SVM)的故障检测率,提出一种基于主元增广矩阵的SVM(SVM based on principal component augmented matrix,PCAM-SVM)故障检测方法.运用主元分析(principal component analysis,PCA)算法在主元空间中计算得分矩阵,再加入得分的时滞输入特性和时差输入特性,构建增广矩阵.运用正常数据和故障数据的增广矩阵训练SVM模型,获得判别分类函数,再运用SVM模型对测试数据进
【基金项目】
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National Natural Science Foundation of China(61490701,61673279),Public Research Foundation of Liaoning Province for the Cause of Science(2016001006),Project of Department Education of Liaoning Provinc
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为提高支持向量机(support vector machine,SVM)的故障检测率,提出一种基于主元增广矩阵的SVM(SVM based on principal component augmented matrix,PCAM-SVM)故障检测方法.运用主元分析(principal component analysis,PCA)算法在主元空间中计算得分矩阵,再加入得分的时滞输入特性和时差输入特性,构建增广矩阵.运用正常数据和故障数据的增广矩阵训练SVM模型,获得判别分类函数,再运用SVM模型对测试数据进
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