文献类型：期刊文章

作　　者：杨云[1] 朱家元[2] 张恒喜[2]

机构地区：[1]北京航空航天大学工程系统工程系,北京100083 [2]空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系,西安710038

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家部委预研基金;部级重点工程资助

年　　份：2003

卷　　号：39

期　　号：22

起止页码：210-211

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：支持向量机是一种基于结构风险最小原则的新型机器学习方法,具有完备的理论依据和良好的学习泛化能力。该文针对电子装备系统特征,采用支持向量机算法构建智能故障诊断模型,并对典型电子设备进行故障诊断。结果表明,该诊断模型是可行的、有效的,具有一定工程应用价值。

关 键 词：神经网络 机器学习  支持向量机 电子装备 故障诊断

分 类 号：TP18] TP277]