基于混合核函数支持向量机的齿轮诊断方法研究

• 作者: 沈玉娣 谢凌然 高长伟
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 支持向量机 混合核函数 齿轮故障分类
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 实验分析
• 页码范围: 45-47,57
• 分类号: TH165.3|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-2539.2011.09.015

摘要

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,它具有在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果的优点.把支持向量机技术应用于齿轮故障诊断,通过预先使用局部、全局核函数支持向量机的分类结果适当选取各自在混合函数中的权重,来作为混合核函数进行支持向量机分类.实验和数据分析证明,使用混合核的支持向量机比单独使用全局或局部核函数的分类效果要好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈玉娣	西安交通大学机械工程学院	19	328	10.0	18.0
2	高长伟	中国船舶重工集团公司第七零三研究所	2	10	2.0	2.0
3	谢凌然	西安交通大学机械工程学院	1	4	1.0	1.0