【摘 要】
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机械故障诊断实质上是一个小样本的模式识别问题。在实际工程应用中，故障数据的缺乏一直是制约智能故障诊断技术发展的一个重要因素，使得传统的智能诊断技术诸如神经网络等往往因训练样本数据的不足而不能取得理想的诊断效果。支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）方法是一种在统计学理论和传统的支持向量机基础上发展起来的单值分类方法，它能有效的解决故障样本数据缺
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机械故障诊断实质上是一个小样本的模式识别问题。在实际工程应用中，故障数据的缺乏一直是制约智能故障诊断技术发展的一个重要因素，使得传统的智能诊断技术诸如神经网络等往往因训练样本数据的不足而不能取得理想的诊断效果。支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）方法是一种在统计学理论和传统的支持向量机基础上发展起来的单值分类方法，它能有效的解决故障样本数据缺乏的问题。SVDD方法的基本思想是：通过在特征空间中寻求一个最小容积的超球体，使得所有的或者绝大
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