支持向量機在機載設備故障診斷及預測中的應用研究

支持向量機是一種基于統(tǒng)計學習理論的機器學習算法,采用結構風險最小化原則代替經(jīng)驗風險最小化原則,較好地解決了小樣本學習問題;采用核函數(shù)思想,使非線性空間的問題轉換到線性空間,降低了算法的復雜度;具有良好的泛化能力.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、先驗知識不足等采用神經(jīng)網(wǎng)絡等其它方法無法解決的問題,提出利用支持向量機應用在機載設備故障診斷及預報中.

作 者： 邸亞洲 李寶亭 袁濤 DI Ya-zhou LI Bao-ting YUAN Tao   作者單位： 海軍航空工程學院青島分院,山東,青島,266041  刊 名： 科技信息（科學·教研）  英文刊名： SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION  年，卷(期)： 2008 ""(2)  分類號： V2  關鍵詞： 支持向量機   機載設備   故障診斷及預測   統(tǒng)計學習理論  

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