【摘 要】
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针对多变量预测模型模式识别方法中的最小二乘拟合可能出现病态的问题,提出了基于岭回归的多变量预测模型（Ridge regression-Variable Predictive Model based Class Discrimi
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.51175158,No.51075131）, 湖南省自然科学基金（No.11JJ2026）, 中央高校基本科研业务费专项基金资助项目
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针对多变量预测模型模式识别方法中的最小二乘拟合可能出现病态的问题,提出了基于岭回归的多变量预测模型（Ridge regression-Variable Predictive Model based Class Discriminate,RVPMCD）分类方法,该方法通过引入岭参数,降低其均方拟合误差,减小自变量间复共线性关系对参数估计的影响,改善了原方法中最小二乘回归拟合参数失真的现象,从而有望建立更加准确的预测模型。对滚动轴承的振动信号提取特征值,组成特征向量,采用RVPMCD方法对训练样本建立预测模型
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