舰船科学技术
艦船科學技術
함선과학기술
SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY
2010年
11期
47-51
,共5页
故障诊断%统计学习理论%支持向量机%神经网络
故障診斷%統計學習理論%支持嚮量機%神經網絡
고장진단%통계학습이론%지지향량궤%신경망락
模拟电路故障诊断是电路故障诊断的难点问题,也是制约电路故障诊断技术发展的瓶颈.支持向量机方法被看作是对传统学习分类方法的一个好的替代,特别在小样本、非线性情况下,具有较好的泛化性能.本文采用支持向量机方法对模拟电路故障诊断进行了研究,并从核函数、模型参数等方面对其故障诊断性能进行了分析.实验表明,支持向量机方法能获得比神经网络方法更好的故障诊断性能.
模擬電路故障診斷是電路故障診斷的難點問題,也是製約電路故障診斷技術髮展的瓶頸.支持嚮量機方法被看作是對傳統學習分類方法的一箇好的替代,特彆在小樣本、非線性情況下,具有較好的汎化性能.本文採用支持嚮量機方法對模擬電路故障診斷進行瞭研究,併從覈函數、模型參數等方麵對其故障診斷性能進行瞭分析.實驗錶明,支持嚮量機方法能穫得比神經網絡方法更好的故障診斷性能.
모의전로고장진단시전로고장진단적난점문제,야시제약전로고장진단기술발전적병경.지지향량궤방법피간작시대전통학습분류방법적일개호적체대,특별재소양본、비선성정황하,구유교호적범화성능.본문채용지지향량궤방법대모의전로고장진단진행료연구,병종핵함수、모형삼수등방면대기고장진단성능진행료분석.실험표명,지지향량궤방법능획득비신경망락방법경호적고장진단성능.
