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提出了一种基于模糊聚类的支持向量机算法，构建了适用于故障诊断的模糊支持向量机分类器，并把该算法运用到汽轮发电机组振动故障诊断中。对实验数据进行故障模式识别验证，结果表明该方法与传统的SVM方法相比，在保证分类器性能的前提下，可有效提高训练正确率。
基于模糊聚类的支持向量机在振动故障诊断中的运用
【摘 要】
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提出了一种基于模糊聚类的支持向量机算法，构建了适用于故障诊断的模糊支持向量机分类器，并把该算法运用到汽轮发电机组振动故障诊断中。对实验数据进行故障模式识别验证，结果表
【机 构】
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东南大学火电机组振动国家工程研究中心
【出 处】
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汽轮机技术
【发表日期】
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2013年3期
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