基于集成学习的故障诊断方法研究

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机器学习是人工智能最具智能特征和最前沿的研究领域之一。基于统计学习理论的支持向量机是非常典型的一种机器学习方法,它较好地解决了以往许多学习方法中小样本、非线性和高维数等实际难题,并克服了神经网络等学习方法中网络结构难以确定、收敛速度慢、局部极小点、过学习与欠学习等不足,可以使在小样本情况下建立的分类器具有很强的推广能力。但是面对大规模故障样本数据,支持向量机在小样本空间中较好的性能又难以得到发挥。因此,集成学习的提出为我们开辟了新的途径。本文旨在研究基于集成学习的故障诊断方法,以支持向量机作
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