| 基于SVM的径向基网络故障诊断方法 |
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| 引用本文： | 饶泓,虞国全,胡倩如.基于SVM的径向基网络故障诊断方法[J].微计算机信息,2008,24(4):163-164. |
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| 作者姓名： | 饶泓 虞国全 胡倩如 |
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| 作者单位： | 南昌大学计算中心,南昌,330031 |
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| 摘 要： | 结合支持向量机(Support Vector Machine,VM)在解决小样本数据集及非线性问题上的独特优势和径向基网络(Radial Basis Function,BF)的多模式分类特点,提出了一种基于支持向量机的径向基网络故障诊断方法.并将该方法应用在齿轮箱的故障诊断上,实验结果表明该方法可以提高径向基网络的泛化能力,获得更准确的诊断结果.
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| 关 键 词： | 支持向量机 径向基网络 故障诊断 径向基网络 网络故障 诊断方法 based RBF Neural Network Method of 诊断结果 泛化能力 实验 故障诊断 齿轮箱 应用 分类特点 模式 Radial Basis Function 优势 线性问题 数据集 小样本 |
| 文章编号： | 1008-0570(2008)02-1-0163-02 |
| 修稿时间： | 2007年11月3日 |
A Fault Diagnosis Method of RBF Neural Network based on SVM |
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| RAO HONG,YU GUOQUAN,HU QIANRU.A Fault Diagnosis Method of RBF Neural Network based on SVM[J].Control & Automation,2008,24(4):163-164. |
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| Authors: | RAO HONG YU GUOQUAN HU QIANRU |
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