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基于支持向量回归的滑油中金属含量预测

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支持向量机学习方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习方法中的经验风险最小化原则.在有限样本的机器学习中显示出优异的性能.将这一新的统计学习方法支持向量回归应用于滑油中金属含量的预测.结合交叉校验和最速下降优化方法,选择最佳的支持向量回归学习参数.分析了各参数对回归学习质量的影响.预测结果要优于传统的BP网络所能达到的性能.此方法在滑油监控,发动机故障诊断中很有潜力.

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来源
《中国自动化学会第19届青年学术会议》|2004年|248-252|共5页
会议地点北京
作者
杨俊; 谢寿生;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类润滑系统;
关键词
支持向量机; 支持向量回归; 神经网络; 滑油监控; 机器学习; 航空发动机;

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