【摘 要】
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利用支持向量机(SVM)进行机械故障诊断时,分类效果与核函数紧密相关.但核函数的选取一直缺少明确的理论指导,而且由于学习过程中常采取近似计算,致使分类结果远非期望水平.本
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利用支持向量机(SVM)进行机械故障诊断时,分类效果与核函数紧密相关.但核函数的选取一直缺少明确的理论指导,而且由于学习过程中常采取近似计算,致使分类结果远非期望水平.本研究首先利用匀幅、互信息指标构造特征向量;而后基于自适应助推法得到一系列基本SVM;并基于多样性准则对这些基本SVM进行筛选,最后对满足条件的基本SVM加权得到集成SVM.将集成SVM应用到某型坦克柴油机的故障诊断中,性能评价及分类结果表明,集成SVM比单一SVM具有更好的分类性能,故障诊断准确率更高.
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