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从模式识别角度对含噪声机械故障分类方法进行优化，在支持向量机的基础上提出一种新的一对一分类方法和后端校正方法。讨论了支持向量机的思想及其在机械故障分类中的应用，详细介绍了针对含噪声机械故障样本分类的新的一对一分类方法以及后端校正方法。结果表明，在噪声环境下，该方法能够显著提高机械故障分类精度。
基于SVM后端校正的含噪声机械故障分类方法
【摘 要】
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从模式识别角度对含噪声机械故障分类方法进行优化，在支持向量机的基础上提出一种新的一对一分类方法和后端校正方法。讨论了支持向量机的思想及其在机械故障分类中的应用，详细
【机 构】
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太原理工大学机械工程学院,中国科学院声学研究所
【出 处】
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机械强度
【发表日期】
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2014年2期
【基金项目】
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2012年太原市大学生创新创业项目计划（120164020）.
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