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故障诊断通常被看做模式识别问题,支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出诸多特有优势,因此它在旋转机械智能诊断领域获得广泛关注,并且成为其中一项重要技术。特征选择和参数选择是支持向量机模型优化方法中的两个重要方面,它们是保障支持向量机在旋转机械智能诊断中成功应用的关键技术。特征选择技术旨在保留有效特征并去除冗余特征以提高模型的执行效率和鲁棒性,参数选择技术则用于选择最优参数提高模型泛化能力。本文围绕支持向量机模型优化方法及其在旋转机械智能诊断中的应用开展研究,主要创新和工作如下:(1)针