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最小二乘支持向量机及其在故障诊断中的应用
被引:8
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
崔世林
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
樊京
机构
:
[1]
南阳理工学院
来源
:
微计算机信息
|
2006年
/ 16期
关键词
:
SVM;
SMO;
LS-SVM;
c#;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
从支持向量机的有关理论出发,介绍了适用于LS-SVM的SMO算法,并用c#语言实现了基于SMO算法的故障诊断。
引用
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页码:214 / 216
页数:3
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基于DCOM技术实现的控制系统
[J].
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;
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中国科学院近代物理研究所
刘亚利
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2005,
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基于支持向量机的化工过程故障诊断
[J].
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陈剑雪
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侍洪波
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2003,
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[4]
Convergence of a Generalized SMO Algorithm for SVM Classifier Design[J] . S.S. Keerthi,E.G. Gilbert.Machine Learning . 2002 (1)
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Least squares support vector machine classifiers
[J].
Suykens, JAK
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机构:
Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
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Suykens, JAK
;
Vandewalle, J
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机构:
Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
Vandewalle, J
.
NEURAL PROCESSING LETTERS,
1999,
9
(03)
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[1]
基于DCOM技术实现的控制系统
[J].
高世伟
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机构:
中国科学院近代物理研究所
高世伟
;
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中国科学院近代物理研究所
刘亚利
.
微计算机信息,
2005,
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[2]
基于支持向量机的化工过程故障诊断
[J].
陈剑雪
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上海工程技术大学电子电气工程学院
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侍洪波
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2004,
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[J].
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[J].
Suykens, JAK
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0
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Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
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Suykens, JAK
;
Vandewalle, J
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Katholieke Univ Leuven, Dept Elect Engn, ESAT, SISTA, B-3001 Heverlee, Belgium
Vandewalle, J
.
NEURAL PROCESSING LETTERS,
1999,
9
(03)
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