作者：高杨,史丽萍,吴旭东,张增生,温泉 单位：中国机械工业联合会科技工作部;机械与电子杂志社 出版：《机械与电子》2009年第05期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJXYD2009050100 DOC编号：DOCJXYD2009050109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对目前机械故障诊断中，难以获得大量的故障数据样本以及诊断知识获取困难等不足，提出了专门针对有限样本的新一代机器学习的算法——最小二乘支持向量机(LS-SVM)，它能够得到现有信息下，不仅是样本数趋于无穷大时的最优解，因此，在样本很少的情况下具有较好的泛化能力，比较适合解决故障诊断小样本情况的实际问题。本文介绍了LS-SVM的基本原理和分类方法，并利用其对振动传感器的常见故障进行诊断，结果表明了LS-SVM对设备故障具有良好的分类效果。

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