基于支持向量机的非线性系统故障诊断
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南京航空航天大学 自动控制系, 江苏 南京 210016

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    提出了联想度的概念, 并由此设计出一种自组织模糊CMAC (SO FCMAC)及其学习算法, 证明
    了SO FCMAC 能以任意精度对非线性特性一致逼近。 该网络具有学习速度快, 逼近精度高等特点。 用该
    SO FCMAC 作为非线性系统观测器而生成残差, 通过支持向量机诊断器得到故障检测与诊断结果。对
    某型歼击机的结构故障进行诊断, 仿真结果表明了该方法的有效性。

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引用本文

胡寿松, 王 源.基于支持向量机的非线性系统故障诊断[J].控制与决策,2001,16(5):617-620

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