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基于动态支持向量数据描述的故障诊断研究
资料介绍
【摘要】在传统的支持向量数据描述算法中所使用的训练样本往往比较有限，所形成的目标样
本区域边界的精确度往往不够，同时SVDD算法在进行实时检测时要处理大量样本数据运算量较大。
基于此提出动态支持向量数据描述的故障诊断方法。该方法是支持向量数据描述算法的改进型，将测
得的目标样本与支持向量集一起形成新的训练样本重新训练分类器，随着被测样本数的增加而不断更
新目标样本区域。这样可以减小优化规模，提高故障诊断的效率和准确度。
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| 基于动态支持向量数据描述的故障诊断研究.pdf | 262K |
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