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摘要:
提出了采用支持向量机对CVT夹紧力控制阀进行质量分类的方法.并设计了相应的提取夹紧力控制阀性能特征参数的试验方案与夹紧力控制阀SVM多类分类器.利用试验得到的性能参数对SVM分类器进行训练,然后分别使用训练成熟的SVM分类器与RBF神经网络分类器对夹紧力控制阀进行质量分类.结果表明,采用SVM分类器的分类准确率明显高于RBF神经网络分类器.
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分类
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文献信息
篇名 基于支持向量机的夹紧力控制阀质量分类
来源期刊 汽车技术 学科 交通运输
关键词 CVT 支持向量机 夹紧力控制阀 质量
年,卷(期) 2009,(11) 所属期刊栏目 设计·计算·研究
研究方向 页码范围 4-7
页数 4页 分类号 U463.212
字数 3697字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3703.2009.11.002
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 周云山 湖南大学汽车车身先进制造国家重点实验室 78 591 13.0 18.0
2 安颖 7 76 5.0 7.0
3 高帅 18 119 6.0 10.0
4 刘金刚 湖南大学汽车车身先进制造国家重点实验室 12 155 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
CVT
支持向量机
夹紧力控制阀
质量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
汽车技术
月刊
1000-3703
22-1113/U
大16开
长春市创业大街1063号
12-2
1970
chi
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