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基于可变风险SVM模型的柴油机故障诊断技术: 收藏
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引用; 《中国工程机械学报》2012年第2期10卷 216-221,227页; 作者：司爱威冯辅周饶国强装甲兵工程学院机械工程系北京100072; 针对传统故障模式识别方法不能区别不同误判所造成损失不同的问题,提出了可变风险支持向量机(SVM)模型,对传统SVM模型的最优分类面进行重新设计,在利用实际数据识别故障的同时融入专家经验,使故障识别结果更具可靠性,该方法已成功应用...; 针对传统故障模式识别方法不能区别不同误判所造成损失不同的问题,提出了可变风险支持向量机(SVM)模型,对传统SVM模型的最优分类面进行重新设计,在利用实际数据识别故障的同时融入专家经验,使故障识别结果更具可靠性,该方法已成功应用于柴油机故障诊断.; 来源：详细信息评论

可变风险支持向量机在柴油机故障诊断中的应用: 收藏
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引用; 《科学技术与工程》2009年第14期9卷 4032-4037,4043页; 作者：肖云魁司爱威梅检民王保民张威张汝雷军事交通学院汽车工程系天津300161; 针对支持向量机在故障诊断中不能区别不同误判所造成损失不同的缺点,提出并应用了可变风险支持向量机,对最优分类面进行重新设计,使之更符合实际情况,并在柴油机故障诊断中取得了很好的效果。; 针对支持向量机在故障诊断中不能区别不同误判所造成损失不同的缺点,提出并应用了可变风险支持向量机,对最优分类面进行重新设计,使之更符合实际情况,并在柴油机故障诊断中取得了很好的效果。; 来源：详细信息评论

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