原文服务方: 中国机械工程       
摘要:
在旋转机械故障智能诊断中,收集大量的样本比较容易,而要对所有的样本进行类别标记却较为困难.针对这一问题,提出了一种基于拉普拉斯支持向量机的旋转机械故障智能诊断方法.滚动轴承故障诊断实例表明,有标记样本的数量较少时,与仅使用有标记样本进行学习的支持向量机相比,基于拉普拉斯支持向量机的诊断方法利用大量的无标记样本进行辅助学习,可以显著提高故障诊断的正确率.
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文献信息
篇名 旋转机械故障的拉普拉斯支持向量机诊断方法
来源期刊 中国机械工程 学科
关键词 故障诊断 滚动轴承 支持向量机 半监督学习 流形学习
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 信息技术
研究方向 页码范围 73-78
页数 6页 分类号 TH17
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.01.012
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 陈果 178 3333 32.0 49.0
2 郝腾飞 7 70 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
滚动轴承
支持向量机
半监督学习
流形学习
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
中国机械工程
月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市洪山区南李路湖北工业大学
1990-01-01
中文
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
0
总被引数(次)
206238
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