相关向量机及其在机械故障诊断中的应用研究进展

• 作者: 刘树林 张宏利 王波 蒋超
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 故障诊断 相关向量机 智能诊断 研究进展
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 145-153,167
• 页数: 10页
• 分类号: TH212|TH213.3
• 字数: 8350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2015.05.025

摘要

相关向量机是一种基于贝叶斯稀疏理论的新型机器学习算法，近年来被应用于多个行业，并得到了国内外学者的不断关注和研究，然而在机械故障诊断领域还未得到足够的重视。简述了相关向量机的特点，通过与支持向量机相比较，阐述了相关向量机的优缺点，综述和分析了近年来相关向量机的国内外研究现状，重点关注相关向量机在机械设备状态监测与故障诊断领域的研究进展。在此基础上，分析了相关向量机研究所存在的一些问题，并展望了相关向量机在机械故障诊断领域应用的未来方向。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王波	上海大学机电工程与自动化学院	32	150	8.0	10.0
5	蒋超	上海大学机电工程与自动化学院	12	201	7.0	12.0
6	刘树林	上海大学机电工程与自动化学院	54	297	9.0	14.0
7	张宏利	上海大学机电工程与自动化学院	19	80	6.0	8.0