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Recent Studies by W. Caesarendra and Co-Authors Add New Data to Support Vector Machines Findings

机译:W. Caesarendra和合著者的最新研究为支持向量机的发现添加了新数据

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摘要

2011 JUN 1 - (VerticalNews.com) -- "This study presents a combined method of thernprobability approach and support vector machine (SVM) to predict failure degradation based onrnsimulated and experimental failure bearing data. The failure rate as a degradation parameter isrncalculated using the Cox-proportional hazard model and the reliability theory based onrnsimulated and experimental data," researchers in Pusan, South Korea report.
机译:2011年6月1日-(VerticalNews.com)-“这项研究提出了一种基于概率的方法和支持向量机(SVM)的组合方法,可以基于模拟的和实验性的轴承故障数据来预测故障的退化。根据模拟和实验数据得出的Cox比例风险模型和可靠性理论”,韩国釜山的研究人员报告。

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