黑龙江科技信息
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흑룡강과기신식
HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2009年
7期
31,133
,共2页
支持向量机%径向基网络%故障诊断
支持嚮量機%徑嚮基網絡%故障診斷
지지향량궤%경향기망락%고장진단
为了解决传统径向基网络结构确定难和故障样本不足的问题,本文结合支持向量机(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,提出了一种基于支持向量机的径向基网络故障诊断方法.并将该方法应用在滚动轴承的故障诊断上,实验结果表明该方法不仅可以提高径向基网络的训练速度,而且还可以获得更准确的诊断结果.
為瞭解決傳統徑嚮基網絡結構確定難和故障樣本不足的問題,本文結閤支持嚮量機(Support Vector Machine,SVM)在解決小樣本數據集及非線性問題上的獨特優勢,提齣瞭一種基于支持嚮量機的徑嚮基網絡故障診斷方法.併將該方法應用在滾動軸承的故障診斷上,實驗結果錶明該方法不僅可以提高徑嚮基網絡的訓練速度,而且還可以穫得更準確的診斷結果.
위료해결전통경향기망락결구학정난화고장양본불족적문제,본문결합지지향량궤(Support Vector Machine,SVM)재해결소양본수거집급비선성문제상적독특우세,제출료일충기우지지향량궤적경향기망락고장진단방법.병장해방법응용재곤동축승적고장진단상,실험결과표명해방법불부가이제고경향기망락적훈련속도,이차환가이획득경준학적진단결과.
