润滑油
潤滑油
윤활유
LUBRICATING OIL
2007年
4期
41-43
,共3页
铁谱%磨粒%模式识别
鐵譜%磨粒%模式識彆
철보%마립%모식식별
在充分研究现有的模式识别技术基础上,把近邻法、支持向量机、证据理论、神经网络等用于某型发动机铁谱磨粒的分类,以提高现有的磨粒识别率.为了进行有效对比,选用了某型发动机48个标准磨粒和6个特征参数.从分类结果可知,二叉树支持向量机是最适合某型发动机铁谱磨粒分类的最佳方法.
在充分研究現有的模式識彆技術基礎上,把近鄰法、支持嚮量機、證據理論、神經網絡等用于某型髮動機鐵譜磨粒的分類,以提高現有的磨粒識彆率.為瞭進行有效對比,選用瞭某型髮動機48箇標準磨粒和6箇特徵參數.從分類結果可知,二扠樹支持嚮量機是最適閤某型髮動機鐵譜磨粒分類的最佳方法.
재충분연구현유적모식식별기술기출상,파근린법、지지향량궤、증거이론、신경망락등용우모형발동궤철보마립적분류,이제고현유적마립식별솔.위료진행유효대비,선용료모형발동궤48개표준마립화6개특정삼수.종분류결과가지,이차수지지향량궤시최괄합모형발동궤철보마립분류적최가방법.
