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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-LSSVM
卷积神经网络（
CNN）结合最小二乘支持向量机（
LSSVM
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着工业自动化和智能制造的不断推进，机械设备的可靠性和稳定性成为保障生产安全与效率的关键因素。在各种机械系统中，故障诊断和预测维护技术的发展显得尤为重要。传统的故障诊断方法主要依赖人工经验和简单的信号处理技术，面对复杂的机械系统及其多变的运行环境，诊断准确率和实时性往往难以满足现代工业的需求。近年来，随着深度学习和机器学习技术的飞速发展，尤其是卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等算法在图像识别和分类领域的成功应用，研究者开始尝试将这些先进算法引入机械故障诊断领域。
卷积神经网络因其强大的特征提取能力，能够自动从原始信号中捕获复杂的时空特征，避免了传统人工特征提取的局限性和主观性。而最小二乘支持向量机（LSSVM）作为SVM的改进版本，利用最小二乘损失函数，使得求解过程转化为线性方程组，极大提高了训练速度，同时保持了良好的 ...
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