【摘 要】
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针对不均衡数据下的轴承故障检测问题,提出一种最大软间隔支持向量域描述(Maximum Soft Margin Sup port Vector Domain Description, MSM-SVDD)故障检测模型.该模型通过引入
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2572017EB02,2572017CB07);东北林业大学双一流科研启动基金资助项目(411112438);哈尔滨市科技局创新人才基金资助项目(2017RAXXJ018);国家自然科学基金面上项目(31570547)
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针对不均衡数据下的轴承故障检测问题,提出一种最大软间隔支持向量域描述(Maximum Soft Margin Sup port Vector Domain Description, MSM-SVDD)故障检测模型.该模型通过引入最大软间隔正则项,将传统支持向量域描述(SVDD)算法的分类边界向故障类偏移,进而提高算法的故障检测性能,同时对正则化项系数的取值范围进行了理论分析.实验部分讨论了正则化项系数、高斯核参数以及正常类样本数目对模型故障检测性能的影响,并给出了正则化项系数与高斯核参数的取值建议.实验结
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