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故障样本缺乏是制约智能监测发展的重要原因。支持向量机（SVM）基于结构风险最小化原则，对小样本决策具有较好的学习推广性。将SVM的多类分类算法用于航空航天结构中的加强筋结构健康监测，并与BP神经网络进行对比研究，取得了满意的效果。试验表明：在小样本条件下，SVM具有比BP网络更好的分类性能。
基于支持向量机的加筋板健康监测
【摘 要】
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故障样本缺乏是制约智能监测发展的重要原因。支持向量机（SVM）基于结构风险最小化原则，对小样本决策具有较好的学习推广性。将SVM的多类分类算法用于航空航天结构中的加强筋结构
【机 构】
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南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2008年5期
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