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一種新的機器學(xué)習(xí)方法--PSVM應(yīng)用于數(shù)控磨床智能診斷的研究

     
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摘要

針對經(jīng)典SVM對于樣本噪聲敏感的局限性問題,在經(jīng)典SVM基礎(chǔ)上,引入主成分分析(PCA)方法,提出一種改進SVM新方法-PSVM.這種新的機器學(xué)習(xí)方法,既利用了PCA降噪的特性,又具有經(jīng)典SVM泛化能力強、分類快的特性.改善了經(jīng)典SVM的魯棒性.應(yīng)用小波包分析對信號進行預(yù)處理,直接得到特征矢量,并作為PSVM的輸入,提出滿足實時性要求的分類模型WPSVM.通過實例分析,證明這種方法在分類正確率、分類速度以及適用的樣本規(guī)模等方面都表現(xiàn)出了一定的優(yōu)越性.

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