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故障樣本的缺乏嚴重制約智能故障診斷的發(fā)展,本文提出支持向量機應用到發(fā)動機故障診斷中,該方法專門針對小樣本集合設計,能夠在小樣本情況下獲得較大的推廣,而且模型簡單,具體是將汽車在典型故障下尾氣中各氣體的體積分數作為訓練樣本。用處理過的樣本和最優(yōu)參數建立基于支持向量機的多元分類器模型,進行故障類別診斷。經過LIBSVM工具箱進行仿真,結果表明經優(yōu)化后的支持向量機對于小樣本故障診斷有很高的準確率。
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建立基于支持向量機的建筑物沉降預測模型,并將其應用于建筑物的沉降預測。與采用BP神經網絡的預測結果相比,支持向量機取得較好的預測結果。實例表明支持向量機在小樣本數據的預測上具有精度高、泛化能力強的特點,為建筑物的沉降預測提供一種新的方法。
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