| 支持向量机理论在设备状态趋势预测上的应用研究 |
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| 引用本文： | 王红军,徐小力.支持向量机理论在设备状态趋势预测上的应用研究[J].兰州理工大学学报,2005,31(6):36-39. |
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| 作者姓名： | 王红军 徐小力 |
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| 作者单位： | 北京理工大学,机械与车辆工程学院,北京,100081;北京信息科技大学,机械工程系,北京,100085;北京信息科技大学,机械工程系,北京,100085 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(50375017)，北京市自然科学基金(3042006)，北京市重点实验室开放项目(030314) |
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| 摘 要： | 论述了支持向量机(supportvectormachine)的分类和回归算法,并对近年来SVM在设备状态趋势预测方面的应用进行了分析,指出了其应用研究中的优点和不足,展望了SVM在设备状态趋势预测方面的研究前景.
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| 关 键 词： | 设备状态 趋势预测 支持向量机 |
| 文章编号： | 1000-5889(2005)06-0036-04 |
| 收稿时间： | 2005-01-11 |
| 修稿时间： | 2005年1月11日 |
Applicational study of support vector machine theory for machinery condition prediction |
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| WANG Hong-jun,XU Xiao-li.Applicational study of support vector machine theory for machinery condition prediction[J].Journal of Lanzhou University of Technology,2005,31(6):36-39. |
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| Authors: | WANG Hong-jun XU Xiao-li |
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| Institution: | 1. School of Mechanical and Vehicular Engineering, Beijing Institute of Technology, Be.ijing 100081, China; 2. Dept. of Mechanical Enginee.ring, Beijing Information Science and Technology Universky, Be.ijing 100085, China |
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| Abstract: | The classification and regressive algorithms for the support vector machine(SVM) were expounded.The application of SVM in recent years to the equipment condition trend prediction was analyzed.The merits and shortcomings of SVM in foregoing aspect were pointed out.The study perspective of SVM in that aspect was also looked into. |
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| Keywords: | equipment condition trend prediction support vector machine |
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