文献类型：期刊文章

作　　者：王晓辉[1] 王小娟[2] 谷峥[1] 海玲[1] 刘文[1]

WANG Xiaohui;WANG Xiaojuan;GU Zheng;HAI Ling;LIU Wen(Department of Control Engineering,Xinjiang Institute of Technology,Urumqi 830023,China;Department of Mathematics and Physics,Xinjiang Institute of Technology,Urumqi 830023,China)

机构地区：[1]新疆工程学院控制工程学院,新疆乌鲁木齐830023 [2]新疆工程学院数理学院,新疆乌鲁木齐830023

出　　处：《实验技术与管理》

基　　金：国家自然科学基金项目(61962058);2017年度新疆维吾尔自治区高校科研计划项目青年项目(XJEDU2017S059)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：6

起止页码：254-257

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、IC、JST、RCCSE、核心刊

摘　　要：为改变传统实验设备故障诊断方法,提高实验设备故障分类预测准确率,提出基于支持向量机的实验设备故障诊断模型,并通过交叉验证优化支持向量机模型,对设备故障进行预测分类。结果表明,交叉验证优化支持向量机算法预测错误率为3.35%,优于支持向量机算法预测错误率9.94%,优化的支持向量机模型具有较好的预测分类效果,可以用于实验设备的故障诊断。

关 键 词：支持向量机 实验设备  故障诊断 交叉验证  

分 类 号：G482[教育学类] F407.67]