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利用支持向量机对故障数据进行分类和聚类预处理,然后以类别的中心作为人工免疫系统的疫苗,人工免疫系统把它们作为抗体进行免疫学习,获得机械系统的故障特征,并为人工免疫系统提供先验知识,建立故障状态空间至解释空间的映射.用该算法对转子实验台仿真故障进行分类比较,结果表明该算法学习速度快,诊断效果好.
基于支持向量机和人工免疫的机械故障诊断方法研究
【摘 要】
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利用支持向量机对故障数据进行分类和聚类预处理,然后以类别的中心作为人工免疫系统的疫苗,人工免疫系统把它们作为抗体进行免疫学习,获得机械系统的故障特征,并为人工免疫系
【机 构】
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清华大学精密仪器与机械学系,江西理工大学机电工程学院
【出 处】
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制造技术与机床
【发表日期】
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2005年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金，教育部新世纪优秀人才支持计划
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