【摘 要】
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对某型航空发动机非等时补油的润滑油光谱检测数据进行分析，建立支持向量机网络对航空发动机润滑油中Fe浓度变化趋势进行预测，同时用交叉验证的方法选择惩罚因子与核函数参数优
【机 构】
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沈阳航空航天大学航空航天工程学部,93057部队
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对某型航空发动机非等时补油的润滑油光谱检测数据进行分析，建立支持向量机网络对航空发动机润滑油中Fe浓度变化趋势进行预测，同时用交叉验证的方法选择惩罚因子与核函数参数优化支持向量机网络。仿真结果表明，交叉验证（K—CV）优化的支持向量机网络模型能够准确地拟合出Fe浓度的变化趋势，对航空发动机预防性维修提供依据。
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