基于支持向量机的智能诊断技术及应用研究

以统计学习理论为基础，深入研究支持向量机方法，结合旋转机械和往复机械故障诊断的工程应用背景，提出智能诊断和自动诊断的新方法，解决神经网络等传统方法需要大量故障数据样本但又不易获取的难题。该方法的核心是用较少和较小的故障样本建立基于支持向量机的故障模式分类器，实现故障的正确识别和分类，具有创新性，有重要的学术和应用价值。