【摘 要】
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故障诊断实现的瓶颈之一是故障样本的缺乏.支持向量机方法是专门针对小样本情况的,其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值.两类支持向量机(SV
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故障诊断实现的瓶颈之一是故障样本的缺乏.支持向量机方法是专门针对小样本情况的,其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值.两类支持向量机(SVM)用于模式识别具有最优的推广能力,对于常见的多类识别问题,需要构造多类SVM.该文基于决策树的构造方法构成多类SVM(DTSVM),在小样本情况下对汽轮发电机组故障诊断进行了仿真研究,结果表明了该方法的有效性.
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