【摘 要】
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为及时了解电子设备的运行状态,实现电子设备未来某时刻故障预测,将“事后维修”转变为“事前预防”,在统计学习理论（SLT）的基础上,采用LIB-SVM支持向量回归方法,对小样本、非
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60874112）,军队科研专项资助项目（41512321）,军队科研专项资助项目（415C173）.
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为及时了解电子设备的运行状态,实现电子设备未来某时刻故障预测,将“事后维修”转变为“事前预防”,在统计学习理论（SLT）的基础上,采用LIB-SVM支持向量回归方法,对小样本、非线性条件下的数据进行拟合,并根据自动测试设备（ATE）测得的实际数据及专家经验,对该方法进行了验证;经实验证明,该方法是可行的、有效的,对电子设备的故障预测具有较高的准确度.
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