SVM用于非线性系统故障诊断

• 作者: 吴庆涛 韩春松 丁传东
• 来源期刊: 齐齐哈尔大学学报（自然科学版）
• 关键词: 支持向量机 核函数 故障诊断 非线性系统
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 页码范围: 22-24,61
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-984X.2021.03.005

摘要

支持向量机引入核函数后具备了处理非线性数据的能力,被广泛用二非线性系统故障诊断.通过实验对比分析支持向量机线性核函数和径向基核函数的分类性能,实验结果表明,径向基核函数具有更广泛的适用性,不仅适用二线性系统数据分类,也适用二非线性系统故障诊断,且速度更快.