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多参数装备费用的支持向量机预测
被引量：
26
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作者
朱家元
张喜斌
+1 位作者
张恒喜
裴静
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2003年第6期701-703,共3页
支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法 ,具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数装备费用预测模型 ,然后采用模型对整套机载电子设备费用进行了预测...
支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法 ,具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数装备费用预测模型 ,然后采用模型对整套机载电子设备费用进行了预测。通过与多元线性回归和神经网络的预测结果对比 。
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关键词
支持向量机
机器学习
神经网络
模糊
费用预测
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职称材料
航空发动机故障的支持矢量机智能诊断
被引量：
5
2
作者
朱家元
张喜斌
+1 位作者
张恒喜
裴静
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期414-416,420,共4页
引入支持矢量机和多元分类算法到航空发动机故障诊断当中。通过设计的多元分类支持矢量机构建了小样本多参数航空发动机故障智能诊断模型,然后通过发动机故障仿真器对典型发动机气路故障进行了诊断。结果表明,支持矢量机具有优秀的故障...
引入支持矢量机和多元分类算法到航空发动机故障诊断当中。通过设计的多元分类支持矢量机构建了小样本多参数航空发动机故障智能诊断模型,然后通过发动机故障仿真器对典型发动机气路故障进行了诊断。结果表明,支持矢量机具有优秀的故障学习能力,采用它进行航空发动机故障诊断是可行、有效的。
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关键词
支持矢量机
机器学习
航空发动机
故障诊断
人工神经元网络
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职称材料
题名
多参数装备费用的支持向量机预测
被引量：
26
1
作者
朱家元
张喜斌
张恒喜
裴静
机构
空军
工程大学工程学院飞机与发动机工程系
空军驻武汉滨湖机械厂军代表室
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2003年第6期701-703,共3页
文摘
支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法 ,具有完备的理论基础。首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数装备费用预测模型 ,然后采用模型对整套机载电子设备费用进行了预测。通过与多元线性回归和神经网络的预测结果对比 。
关键词
支持向量机
机器学习
神经网络
模糊
费用预测
Keywords
Support vector machine
Machine learning
Neural networks
Fuzzy
Cost estimation
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
航空发动机故障的支持矢量机智能诊断
被引量：
5
2
作者
朱家元
张喜斌
张恒喜
裴静
机构
空军
工程大学工程学院
空军驻武汉滨湖机械厂军代表室
出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第5期414-416,420,共4页
基金
国防预研基金资助 (98J1 9 3 2 JB3 2 0 1 )
文摘
引入支持矢量机和多元分类算法到航空发动机故障诊断当中。通过设计的多元分类支持矢量机构建了小样本多参数航空发动机故障智能诊断模型,然后通过发动机故障仿真器对典型发动机气路故障进行了诊断。结果表明,支持矢量机具有优秀的故障学习能力,采用它进行航空发动机故障诊断是可行、有效的。
关键词
支持矢量机
机器学习
航空发动机
故障诊断
人工神经元网络
Keywords
Artificial intelligence
Learning algorithms
Neural networks
Nonlinear systems
Vectors
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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1
多参数装备费用的支持向量机预测
朱家元
张喜斌
张恒喜
裴静
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2003
26
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职称材料
2
航空发动机故障的支持矢量机智能诊断
朱家元
张喜斌
张恒喜
裴静
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
5
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