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故障样本缺乏是制约智能故障诊断发展的重要原因。支持向量机是近10a来提出的一种基于小样本的统计学习方法。将支持向量机分类算法用于滚动轴承的多类故障分类并与RBF神经网络进行对比研究。实验表明，在有限样本条件下，支持向量机算法比RBF神经网络具有更好的分类性能。
基于支持向量机的故障诊断方法研究
【摘 要】
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故障样本缺乏是制约智能故障诊断发展的重要原因。支持向量机是近10a来提出的一种基于小样本的统计学习方法。将支持向量机分类算法用于滚动轴承的多类故障分类并与RBF神经网
【机 构】
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郑州大学振动工程研究所,郑州牧业工程高等专科学校
【出 处】
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煤矿机械
【发表日期】
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2007年1期
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