科技信息（科学·教研）
科技信息（科學·教研）
과기신식（과학·교연）
SCIENCE INFORMATION
2008年
2期
72-73
,共2页
支持向量机%机载设备%故障诊断及预测%统计学习理论
支持嚮量機%機載設備%故障診斷及預測%統計學習理論
지지향량궤%궤재설비%고장진단급예측%통계학습이론
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法,采用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,较好地解决了小样本学习问题;采用核函数思想,使非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度;具有良好的泛化能力.针对机载设备故障诊断及预测等工程实际应用中遇到的典型故障样本缺乏、先验知识不足等采用神经网络等其它方法无法解决的问题,提出利用支持向量机应用在机载设备故障诊断及预报中.
支持嚮量機是一種基于統計學習理論的機器學習算法,採用結構風險最小化原則代替經驗風險最小化原則,較好地解決瞭小樣本學習問題;採用覈函數思想,使非線性空間的問題轉換到線性空間,降低瞭算法的複雜度;具有良好的汎化能力.針對機載設備故障診斷及預測等工程實際應用中遇到的典型故障樣本缺乏、先驗知識不足等採用神經網絡等其它方法無法解決的問題,提齣利用支持嚮量機應用在機載設備故障診斷及預報中.
지지향량궤시일충기우통계학습이론적궤기학습산법,채용결구풍험최소화원칙대체경험풍험최소화원칙,교호지해결료소양본학습문제;채용핵함수사상,사비선성공간적문제전환도선성공간,강저료산법적복잡도;구유량호적범화능력.침대궤재설비고장진단급예측등공정실제응용중우도적전형고장양본결핍、선험지식불족등채용신경망락등기타방법무법해결적문제,제출이용지지향량궤응용재궤재설비고장진단급예보중.
