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摘要:
为了掌握设备的性能退化状态,提出了一种基于支持向量机的评估方法.基于C-SVM算法,研究了设备特征向量与支持向量机最优分类面之间的几何距离与设备性能退化程度的关系.仿真结果表明,随着设备性能退化程度的恶化,数据向量的几何距离逐渐增大,因此,该方法可以有效地对设备性能退化进行评估.
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文献信息
篇名 基于支持向量机的几何距离方法在设备性能退化评估中的应用
来源期刊 上海交通大学学报 学科 工学
关键词 设备性能退化评估 支持向量机 几何距离 交叉验证
年,卷(期) 2008,(7) 所属期刊栏目 机械工程
研究方向 页码范围 1077-1080
页数 4页 分类号 TH17|TP206
字数 2498字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王国伟 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室 3 34 3.0 3.0
2 董广明 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室 30 363 9.0 19.0
3 陈进 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室 109 1353 21.0 33.0
4 郭磊 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室 24 307 11.0 16.0
5 赵发刚 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室 6 71 4.0 6.0
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设备性能退化评估
支持向量机
几何距离
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期刊影响力
上海交通大学学报
月刊
1006-2467
31-1466/U
大16开
上海市华山路1954号
4-338
1956
chi
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