【摘 要】
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针对变量预测模型模式识别方法（VPMCD）仅仅包含几种简单数学模型的问题,所建立的预测模型不足以反映特征值之间的复杂关系;极限学习机（ELM）回归模型是一种复杂且被广泛应用的模型
【机 构】
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安徽工业大学机械工程学院,马鞍山市安工大工业技术研究院工业机器人研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505002);安徽高校自然科学研究项目资助(2015A080)
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针对变量预测模型模式识别方法（VPMCD）仅仅包含几种简单数学模型的问题,所建立的预测模型不足以反映特征值之间的复杂关系;极限学习机（ELM）回归模型是一种复杂且被广泛应用的模型,其模型可以反映特征之间的相互关系.结合极限学习机回归模型和VPMCD方法的优点,提出了一种基于极限学习机的变量预测模型（VPMELM）模式识别方法,并将该方法应用于滚动轴承劣化状态实验中.实验表明,基于VPMELM的辨识方法可以有效地对滚动轴承的劣化状态进行识别.
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