【摘 要】
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为了克服传统分类器训练时需要大量特征样本的缺点，设计了一种基于多元支持向量机(MSVM)的离心式压缩机转子故障诊断分类器。支持向量机是一种新的机器学习方法，在小样本和高维
【机 构】
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为了克服传统分类器训练时需要大量特征样本的缺点，设计了一种基于多元支持向量机(MSVM)的离心式压缩机转子故障诊断分类器。支持向量机是一种新的机器学习方法，在小样本和高维二元分类方面有非常突出的优点。实验证明，依据此优点设计的MSVM分类器模型不仅可以在小样本情形下对模型进行快速训练，并且可以快速识别多种故障类型，同时识别率也比传统的神经网络方法有较大提高，从而达到提高设备监测和故障诊断效率的目的。
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