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针对旋转机械故障诊断中故障样本获取困难的现状,提出-种基于正则化核最大边界投影（RegulamedKernelMaximumMarginProjection,RKMMP）维数约简的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先利用RKMMP对小样本、少标记信息的混合故障样本集进行训练降维,然后将降维后的低维敏感特征子集输入到核极限学习机（KernelExtremeLeammgMachme,KLEM）分类器中进行故障识别.上述方法的特点是所提出的RKMMP能充分利用少量标记样本信息与大量无标记样本的故障信息,避免过学习的