一种新的机器学习方法——PSVM应用于数控磨床智能诊断的研究

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：针对经典SVM对于样本噪声敏感的局限性问题,在经典SVM基础上,引入主成分分析(PCA)方法,提出一种改进SVM新方法-PSVM.这种新的机器学习方法,既利用了PCA降噪的特性,又具有经典SVM泛化能力强、分类快的特性.改善了经典SVM的鲁棒性.应用小波包分析对信号进行预处理,直接得到特征矢量,并作为PSVM的输入,提出满足实时性要求的分类模型WPSVM.通过实例分析,证明这种方法在分类正确率、分类速度以及适用的样本规模等方面都表现出了一定的优越性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92337A/200501/11685777.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：学习方法 机器学习 SVM 主成分分析 cqvip 支持向量机 统计学习理论 小波变换 故障诊断 主成分分析