【摘 要】
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统计学习理论是在传统统计学基础上发展起来的一种具有坚实理论基础的机器学习方法,自20世纪90年代以来,自身形成了一个较完善的理论体系——统计学习理论,提出了新的模式识
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统计学习理论是在传统统计学基础上发展起来的一种具有坚实理论基础的机器学习方法,自20世纪90年代以来,自身形成了一个较完善的理论体系——统计学习理论,提出了新的模式识别方法——支持向量机(SVM)。支持向量机作为机器学习领域若干标准技术的集大成者,它在解决小样本、非线性和高维的机器学习问题中表现出了许多特有的优势。随着现代工业及科学技术的迅速发展,现代设备的结构越来越复杂,功能越来越完善,自动化程度越来越高,不仅同一设备的不同部分有互相关联,不同设备之间也存在着紧密的关系,设备维护和监测诊断的难度相应增加。更重要的是,有些情况下人难以到达现场,如航空,航天,深水作业等,这些都对工程诊断的智能化提出了迫切的要求。电子技术,尤其是计算机技术的发展,为智能诊断提供了必要的技术基础。智能诊断己成为工程诊断的一个重要的研究方向和必然趋势。论文在介绍支持向量机的原理基础上,分析了SVM中核函数、核参数及惩罚参数C的影响,介绍了三种SVM参数选择方法,并讨论了其优点和不足;论文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各类算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。在此基础上,研究了多类支持向量机在柴油机多故障分类中的应用。试验结果证明支持向量机具有很强的分类能力。
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