基于混合核函数支持向量机的齿轮诊断方法研究
谢凌然1
高长伟2
沈玉娣1
1.西安交通大学机械工程学院,陕西西安,7100492.中国船舶重工集团公司第七零三研究所,黑龙江哈尔滨,150090
摘要：支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,它具有在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果的优点.把支持向量机技术应用于齿轮故障诊断,通过预先使用局部、全局核函数支持向量机的分类结果适当选取各自在混合函数中的权重,来作为混合核函数进行支持向量机分类.实验和数据分析证明,使用混合核的支持向量机比单独使用全局或局部核函数的分类效果要好.
关键词：支持向量机混合核函数齿轮故障分类
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 45-47,57 )
英文信息