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基于支持向量机的柴油机故障诊断系统研究 评分:

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2020-01-11 上传 大小:414KB
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基于SVM的AdaBoost

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基于卷积神经网络的真实图像质量评价方法,唐敏,刘勇,现有盲图像质量评价方法主要采用手动提取图像特征和传统的机器学习组合的方法,如支持向量机(SVM)。传统无参考图像质量评价方法通�

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寿命预测与故障诊断作为复杂装备系统可靠性分析中的两类重要问题,基于数据驱动的机器学习分析方法具有良好的 工程效果;文章系统地从故障预测与寿命估算及后续健康管理的实际工程需求出发,深入分析该类型系统因性能衰退出现的早期 故障诊断与维护时间确定的共性难点问题并深度挖掘其所对应的关键科学问题,对机器学习算法在其中的应用与研究进行综述, 重点阐述了人工神经网络、支持向量机等机器学习算法,对于完善可靠性分析方法,进一步推动机器学习算法在可靠性工程领域 的运用具有一定的指导意义。

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