【摘 要】
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本文提出一种基于Bayesian学习的混合特征选择模型,该模型融合三角距离和支持向量机算法,在故障诊断过程中同时实现特征选择和特征分类误差最小化.本文首先从理论上分析和推
【机 构】
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上海交通大学 机械与动力工程学院,上海 200240
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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本文提出一种基于Bayesian学习的混合特征选择模型,该模型融合三角距离和支持向量机算法,在故障诊断过程中同时实现特征选择和特征分类误差最小化.本文首先从理论上分析和推导了基于三角距离和支持向量机的特征选择模型与Bayesian 学习方法在理论上的一致性,在理论上采用Bayesian方法对新模型进行了重新表述,之后将提出的特征选择模型应用于轴承故障诊断并取得了良好效果.
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