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摘要:
针对现有的外场数据统计法在确定飞机机载产品寿命指标上的局限性,建立了机载产品使用影响因素体系,利用某型机载产品在不同典型使用环境下的故障率数据,建立支持向量机回归分析模型,通过机器学习掌握已知机载产品使用影响因素向量和故障率数据的相互关系,根据已知的产品故障率数据对未知寿命进行预测.利用8个单位的产品故障率来预测另一单位的产品故障率,并给出了算例分析.计算结果与实际情况相吻合,表明该方法具有一定的应用价值.
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文献信息
篇名 基于支持向量机的机载产品延长日历寿命方法
来源期刊 空军工程大学学报(自然科学版) 学科 航空航天
关键词 机载产品 日历寿命 延寿 支持向量机 回归分析模型
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 6-10
页数 分类号 V241.01
字数 2684字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-3516.2010.04.002
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 邵青 空军工程大学工程学院 20 105 6.0 9.0
2 何宇廷 空军工程大学工程学院 141 567 12.0 14.0
3 李郑琦 4 30 4.0 4.0
4 魏鹏 空军工程大学工程学院 5 12 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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2017(3)
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研究主题发展历程
节点文献
机载产品
日历寿命
延寿
支持向量机
回归分析模型
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
空军工程大学学报(自然科学版)
双月刊
1009-3516
61-1338/N
大16开
西安市空军工程大学
52-247
2000
chi
出版文献量(篇)
2810
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15414
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