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基于支持向量機(jī)回歸算法的飛機(jī)主油泵故障數(shù)預(yù)測(cè)
對(duì)于飛機(jī)部件的故障數(shù)預(yù)測(cè)、可靠性評(píng)估、備件需求預(yù)測(cè)等通常采用樣本數(shù)目趨于無(wú)窮大時(shí)的漸近理論,即傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論等進(jìn)行分析,但在航空維修保障領(lǐng)域,維修數(shù)據(jù)通常為小樣本數(shù)據(jù),這些方法存在著固有的算法缺陷. 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論是一種專門研究小樣本情況下機(jī)器學(xué)習(xí)規(guī)律的理論,它不僅考慮了對(duì)漸進(jìn)性能的要求,而且追求在現(xiàn)有有限信息的條件下得到最優(yōu)結(jié)果.支持向量機(jī)(SVM)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則,在最小化樣本點(diǎn)誤差的同時(shí),縮小模型預(yù)測(cè)誤差的上界,從而提高了模型的泛化能力和抗噪聲擾動(dòng)能力.主要應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)槟Ｊ阶R(shí)別、回歸預(yù)測(cè)、概率密度函數(shù)估計(jì)等.目前,支持向量機(jī)算法及其應(yīng)用尚在發(fā)展階段.
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