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第 29卷 第 3期
20 9年 6月
桂 林 电 子 科 技 大 学 学 报
JournalofGuilin University ofElectronicTechnology
VoI．29。NO．3
Jun．2009
SVM 模式 识别技 术 及在 机械故 障诊 断 中的应用进展
王 长林 ，陈 鸿 宝 ，林 玮 ，秦 启 茂 ，宋 宜 梅
(1．桂 林 电 子 科技 大 学 机 电 工 程 学 院 ，广 西 桂 林 541004；
2．广 西右 江 矿务 局 ，广 西 田东 531501)
摘 要 ：支持 向量机 (SuportVectorMachines，SVM)是一种基 于统计 学****理 论的新型 机器学****方 法 ，对小样本 决 策 具 有 较 好 的 学****推 广 性 。为 在 机 械 故 障 诊 断 中更 好 地 运 用 该 方 法 ，从 基 于 支 持 向量 机 理 论 的模 式 识 别 技 术 和 机 械 故 障 诊 断 中应 用 两 方 面 ，综 述 了 近 年 来 支 持 向 量 机 国 内 外 研 究 应 用 现 状 ，分 析 了 技 术 特 点 、存 在 问 题 、解 决 方 案 及 其 在 机 械 工 程 领 域 应 用 前 景 。
关 键 词 ：支 持 向量 机 ；机 器 学****模 式 识 别 ；故 障 诊 断
中 图 分 类 号 ：TH17 文 献 标 识 码 ：A 文 章 编 号 ：1673808X(2009)03—0256—04
Pattern Recognition Based on SupportVector
M achine and Its A pplication in Fault D iagnosis
W ANG Chang—Iin ，CH EN Hong—bao ，LIN W ei。，Q ING Q i—m ao ，SONG Yi—m ei
(1． SchoolofM echanicaland ElectricalEngineering·Guilin U niversityofElectronicTec hnology，Guilin 541004，ChinaI
2．GuangxiYouiangBureauofM ines，Tiandong 531501，China)
Abstract：Supportvectormachine (SVM )isanew generalmachinelearningm ethod based on theStatisticalLearn— ingTheory．Itexhibitsgoodgeneralizationcharacteristicswhen faultsamplesarefew．Therecentdevelopmentsof supportvector machinearereviewed and somenew progrese