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第1章绪论
第2章支持向量机基本原理
第3章基于“去心法”的支持向量预选取方法
第4章基于SDG和SVM的故障诊断方法
第5章TEP仿真系统的故障诊断
第6章结论与展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间已发表和录用的学术论文
攻读博士学位期间科研工作
论文说明:图表目录;符号说明;缩写说明
声明
韩晓明;
太原理工大学;
故障诊断; 支持向量机; 符号有向图; 除氧器; 仿真系统;
机译:基于符号有向图与定性趋势分析的化工过程故障诊断方法
机译:基于概率密度空间分割和支持向量机的两步机械故障诊断整合符号方法研究
机译:基于有向有向图和矩阵的核电站故障诊断方法
机译:基于改进符号有向图的航空发动机组合式多故障诊断方法
机译:基于贝叶斯最小二乘支持向量机的框架,用于故障诊断和故障预测。
机译:基于加速度传感器和有限元模拟驱动支持向量机的轴承故障个性化诊断方法
机译:一种基于深结构和稀疏最小二乘支持向量机的新型旋转机械故障诊断方法
机译:基于分层规则的暖通空调系统级故障检测与诊断方法仿真研究
机译:基于广义多核学习支持向量机的模拟电路故障诊断方法
机译:光伏二极管钳位三电平逆变器的决策树支持向量机故障诊断方法
机译:光电二极管钳位三电平逆变器的决策树支持向量机故障诊断方法
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