一种基于SVDD的舰船机械特征选取新方法

来源 :振动与冲击 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xdzc2009cccc

【摘要】

：

由于传统的特征选取方法大多都依赖于具体的故障类型，必须根据一类或多类故障产生的样本集训练进行特征选取，所以针对某种故障选取的特征对另一种故障状态不一定也能有较好的效

【作者】

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毛荣富朱海潮何琳高志华

【机构】

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海军工程大学振动与噪声研究所,海军工程大学计算机工程系

【出处】

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振动与冲击

【发表日期】

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2008年4期

【关键词】

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特征选取 SVDD ROC曲线抗噪声鲁棒性 feature selectionsupport vector data description(SVDD)rec

【基金项目】

：

总装备部武器装备预先研究基金项目（编号：9140A0050506JBl1）

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由于传统的特征选取方法大多都依赖于具体的故障类型，必须根据一类或多类故障产生的样本集训练进行特征选取，所以针对某种故障选取的特征对另一种故障状态不一定也能有较好的效果。SVDD（Support Vectr Data Description）是基于正常样本的单值分类器，与其它分类器相比，它形成的最优分类面与具体的故障类型样本没有关系。利用这个原理，以海水泵为例提出了一种基于SVDD的特征选取新方法，通过对ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线的分析来完成舰船机械状态

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