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基于支持向量机和模糊评判的故障诊断方法研究

孟萍

孟萍. 基于支持向量机和模糊评判的故障诊断方法研究[J]. 铁路计算机应用, 2010, 19(12): 15-17.
引用本文: 孟萍. 基于支持向量机和模糊评判的故障诊断方法研究[J]. 铁路计算机应用, 2010, 19(12): 15-17.
shu
MENG Ping. Research of fault diagnosis based on SVM and fuzzy theory[J]. Railway Computer Application, 2010, 19(12): 15-17.
Citation: MENG Ping. Research of fault diagnosis based on SVM and fuzzy theory[J]. Railway Computer Application, 2010, 19(12): 15-17.
shu

基于支持向量机和模糊评判的故障诊断方法研究

  • 兰州交通大学,自动化学院,兰州,730070

详细信息

  • 中图分类号: TP29

Research of fault diagnosis based on SVM and fuzzy theory

摘要

    摘要
  • 摘要: 将采集到的数据进行模糊化处理,然后运用支持向量机对计算出的模糊样本进行训练,并对其进行模拟仿真,结果与实际试验结果基本相符.克服了根据单一的频谱变化来判断故障的类型,有效地提高了故障诊断性能.
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    1. 吕光大，刘欣阳，芦晨晨，汪阳. 装配式建筑施工现场风险隐患识别技术. 建筑机械化. 2023(12): 98-100 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2010-12-14
  • 录用日期:  2010-12-14
  • 刊出日期:  2010-12-14

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