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采用合成核函数构造支持向量机模型,运用粒子群优化算法（PSO）对模型参数进行参数寻优,利用UCI数据集的数据进行分类验证.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力和运算速度.将合成核SVM应用到风机齿轮箱的故障诊断中,取得了良好的效果.
基于合成核支持向量机的风力发电机故障诊断
【摘 要】
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采用合成核函数构造支持向量机模型,运用粒子群优化算法（PSO）对模型参数进行参数寻优,利用UCI数据集的数据进行分类验证.与单核SVM相比,该方法具有更好的分类能力和运算速度.将
【机 构】
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上海电机学院电气学院,华东理工大学信息科学与工程学院
【出 处】
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江南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年5期
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