基于支持向量机的测厚仪CS 值电压漂移故障判定及处理

• 作者: 吴烜 李京
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 支持向量机 测厚仪 电压漂移
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 控制系统与自动化装置
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: O235
• 语种: 中文

摘要

支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,SVM的基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,然后在这个新的空间中求取最优分类超平面。它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。本文着重介绍选取 SVM及其如何成功诊断处理钢厂轧机 X射线测厚仪 CS值电压自动漂移等故障的实例,实践理论与应用并重。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴烜		1	1	1.0	1.0
2	李京		2	2	1.0	1.0