基于新型机器学习的电子装备系统智能故障诊断研究

• 作者: 张恒喜 朱家元 杨云
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 机器学习 支持向量机 电子装备 故障诊断
• 年，卷（期）: 2003,（22）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 210-211,232
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TP277
• 字数: 2078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.22.068

摘要

支持向量机是一种基于结构风险最小原则的新型机器学习方法,具有完备的理论依据和良好的学习泛化能力.该文针对电子装备系统特征,采用支持向量机算法构建智能故障诊断模型,并对典型电子设备进行故障诊断.结果表明,该诊断模型是可行的、有效的,具有一定工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张恒喜	空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系	132	1824	22.0	35.0
2	朱家元	空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系	23	543	13.0	23.0
3	杨云	北京航空航天大学工程系统工程系	4	236	4.0	4.0