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摘要:
基于飞参数据的航空发动机的状态监控,是当前航空领域应用研究的热点之一.介绍了支持向量机回归理论,并用支持向量回归机和飞参数据对航空发动机特征参数(转差率S)进行了预测.计算结果表明,支持向量机回归方法具有很好的学习能力和预测能力.
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航空发动机
状态信息
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 非线性支持向量回归在航空发动机性能参数预测中的应用
来源期刊 测控技术 学科 航空航天
关键词 飞参数据 支持向量回归 预测
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 数据采集与处理
研究方向 页码范围 35-36,41
页数 分类号 V247
字数 1729字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8829.2012.02.010
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 曲建岭 32 313 8.0 17.0
2 高峰 32 278 8.0 15.0
3 周胜明 16 57 3.0 7.0
传播情况
(/次)
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (3)
共引文献  (16)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (11)
2001(1)
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2002(1)
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2005(1)
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2012(0)
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2014(2)
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  • 二级引证文献(1)
2015(2)
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2016(1)
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2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
飞参数据
支持向量回归
预测
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
测控技术
月刊
1000-8829
11-1764/TB
大16开
北京2351信箱《测控技术》杂志社
82-533
1980
chi
出版文献量(篇)
8430
总下载数(次)
24
总被引数(次)
55628
论文1v1指导