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基于灰关联信息熵的SVM决策树轴承故障分类
基于灰关联信息熵的SVM决策树轴承故障分类
作者:
孙汉旭
贾庆轩
陈伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
支持向量机(SVM)
决策树
轴承
灰色关联
信息熵
摘要:
为提高轴承故障诊断的准确率,以灰色关联理论和信息熵理论为基础,提出了基于灰关联信息熵提取属性特征的支持向量机决策树多故障分类器.该分类器可以实现对轴承的多故障类型的分类,并对轴承的各类故障进行了分类实验.验证结果表明,该方法可有效地进行故障状态识别,达到了准确进行机械系统多故障诊断的目的.
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模糊支持向量机(FSVM)
图像情感
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篇名
基于灰关联信息熵的SVM决策树轴承故障分类
来源期刊
振动、测试与诊断
学科
工学
关键词
支持向量机(SVM)
决策树
轴承
灰色关联
信息熵
年,卷(期)
2013,(3)
所属期刊栏目
论文
研究方向
页码范围
504-508
页数
5页
分类号
TP391|TH133.3
字数
4153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
孙汉旭
北京邮电大学自动化学院
238
2284
21.0
35.0
2
贾庆轩
北京邮电大学自动化学院
188
1629
19.0
29.0
3
陈伟
北京邮电大学自动化学院
31
118
6.0
9.0
传播情况
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灰色关联
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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
振动、测试与诊断
主办单位:
南京航空航天大学
全国高校机械工程测试技术研究会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-6801
CN:
32-1361/V
开本:
出版地:
南京市御道街29号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2937
总下载数(次)
3
总被引数(次)
26426
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