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故障樣本的缺乏嚴(yán)重制約智能故障診斷的發(fā)展,本文提出支持向量機(jī)應(yīng)用到發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中,該方法專(zhuān)門(mén)針對(duì)小樣本集合設(shè)計(jì),能夠在小樣本情況下獲得較大的推廣,而且模型簡(jiǎn)單,具體是將汽車(chē)在典型故障下尾氣中各氣體的體積分?jǐn)?shù)作為訓(xùn)練樣本。用處理過(guò)的樣本和最優(yōu)參數(shù)建立基于支持向量機(jī)的多元分類(lèi)器模型,進(jìn)行故障類(lèi)別診斷。經(jīng)過(guò)LIBSVM工具箱進(jìn)行仿真,結(jié)果表明經(jīng)優(yōu)化后的支持向量機(jī)對(duì)于小樣本故障診斷有很高的準(zhǔn)確率。
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建立基于支持向量機(jī)的建筑物沉降預(yù)測(cè)模型,并將其應(yīng)用于建筑物的沉降預(yù)測(cè)。與采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果相比,支持向量機(jī)取得較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)例表明支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)上具有精度高、泛化能力強(qiáng)的特點(diǎn),為建筑物的沉降預(yù)測(cè)提供一種新的方法。
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