【摘 要】
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针对传统设备检测方法难以检测到自动化小车故障的问题，提出一种基于Adaboost提升支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）集成学习模型自动化小车故障诊断方法。首先以自动化小车
【基金项目】
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青岛市自主创新重大专项(14-6-1-13-zdzx)
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针对传统设备检测方法难以检测到自动化小车故障的问题，提出一种基于Adaboost提升支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）集成学习模型自动化小车故障诊断方法。首先以自动化小车的运行数据为基础，然后通过构造Adab00st—sVM集成学习模型，并将其应用于自动化小车故障检测中。AdaB00st能够自适应的提升SVM的分类性能，相对于传统的SVM分类器，Adaboost-SVM稳定性最好，故障诊断准确率最高。实验结果表明，Adaboost—SVM能有效的诊断自动化小车的故障。
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