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结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本数据集及非线性问题上的独特优势和径向基网络(Radial Basis Function,RBF)的多模式分类特点,提出了一种基于支持向量机的径向基网络故障诊断方法。并将该方法应用在齿轮箱的故障诊断上,实验结果表明该方法可以提高径向基网络的泛化能力,获得更准确的诊断结果。