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摘要
第一章绪论
第二章SVM基础
第三章SVM多值分类器构造方法
第四章基于模糊综合评判法的故障特征分析
第五章燃油系统故障分析与建模仿真研究
第六章结论与展望
攻读硕士期间公开发表的论文
致谢
参考文献
邹义;
上海海事大学;
统计学习理论; 支持向量机; 核函数; 故障诊断; 船用柴油机;
机译:基于核主成分分析-模糊c-均值聚类的船用柴油机故障诊断研究
机译:基于BP神经网络和支持向量机的柴油机气门间隙故障诊断。
机译:融合多种数据驱动模型的船用柴油机基于学习的磨损故障诊断
机译:基于灰色关联分析和核模糊C均值聚类的船用柴油机故障诊断研究。
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:基于支持向量机的基于姿态传感器的Delta 3D打印机智能故障诊断
机译:基于支持向量机的柴油机机械故障诊断研究。
机译:支持向量机在电机故障诊断中的应用;许可论文
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:基于支持向量机的金融新闻的股票预测研究
机译:用于船用柴油机的燃料供应系统,具有船用柴油机,该船用柴油机将燃料返回混合罐,以大于不同体积流量的预设体积流量抽取燃料,从而改变了发动机的运行
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