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10.3969/j.issn.1006-2610.2013.03.014

基于支持向量机方法的水电机组状态识别

引用
模式识别理论是水电机组状态识别与故障诊断的基础,通过选择不同类型的分类器来实现模式识别.支持向量机(SVM)算法有效地改善了传统分类方法的缺陷,具有较强理论依据,适合小样本的模式识别分类.结合水电机组振动信号特点,采用Hilbert-Huang变换对信号做前期处理,以IMF函数能量值为基本元素构造特征向量,将特征向量输入SVM进行模式识别.结果表明对于小样本分类,SVM方法简单有效,切实可用.

支持向量机、分类器、模式识别、状态检修、统计学习理论、结构风险、广义最优分类面

TK73(水能、水力机械)

2013-10-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

58-61,65

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1006-2610

61-1260/TV

2013,(3)

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