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复杂系统支持向量机建模与故障预报 - 蔡艳宁,汪洪桥,叶雪梅
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第5章 支持向量机概率密度估计故障预报模型

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2024-04-30 09:06:03
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  • 封面
  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 绪论
    • 1.1 引言
    • 1.2 故障预报方法的研究现状
    • 1.3 基于支持向量机的故障预报方法的研究现状
    • 1.4 本书的内容
  • 第2章 基于支持向量预选取的one-class SVM故障预报模型
    • 2.1 引言
    • 2.2 问题描述
    • 2.3 one-class SVM模型
    • 2.4 支持向量预选取
    • 2.5 故障预报算法步骤
    • 2.6 仿真实例和结果分析
    • 2.7 本章小结
  • 第3章 自适应动态无偏LSSVM故障预报模型
    • 3.1 引言
    • 3.2 最小二乘支持向量机及在线算法
    • 3.3 动态无偏最小二乘支持向量机
    • 3.4 自适应动态无偏最小二乘支持向量机
    • 3.5 仿真实例和结果分析
    • 3.6 本章小结
  • 第4章 多输出支持向量回归机故障预报模型
    • 4.1 引言
    • 4.2 问题描述
    • 4.3 支持向量回归机
    • 4.4 多输出支持向量回归机
    • 4.5 多输出最小二乘支持向量机
    • 4.6 仿真实例和结果分析
    • 4.7 本章小结
  • 第5章 支持向量机概率密度估计故障预报模型
    • 5.1 引言
    • 5.2 支持向量机概率密度估计
    • 5.3 算法改进
    • 5.4 基于支持向量机概率密度估计的故障预报
    • 5.5 本章小结
  • 第6章 基于支持向量机的惯性器件故障预报
    • 6.1 引言
    • 6.2 基于单维漂移数据的惯性器件故障预报
    • 6.3 某惯性平台系统故障预报
    • 6.4 本章小结
  • 第7章 复杂系统故障预报新技术展望
    • 7.1 全流程故障预报技术
    • 7.2 多元时序驱动的故障预测和多核机器建模与学习相融合
    • 7.3 多元数据驱动故障预报方法的最新进展
    • 7.4 多元数据驱动的复杂系统全流程故障预报方案设计
  • 参考文献
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