基于主元分析和支持向量回归机的故障预测.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共28页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于主元分析和支持向量回归机的故障预测.pptx
基于主元分析和支持向量回归机的故障预测目录添加目录项标题主元分析在故障预测中的应用主元分析的基本原理主元分析在故障预测中的优势主元分析在故障预测中的实现过程主元分析在故障预测中的案例分析支持向量回归机在故障预测中的应用支持向量回归机的基本原理支持向量回归机在故障预测中的优势支持向量回归机在故障预测中的实现过程支持向量回归机在故障预测中的案例分析基于主元分析和支持向量回归机的故障预测模型构建模型构建的思路和流程主元分析和支持向量回归机的结合方式模型的训练和优化过程模型的评估指标和评估结果实验结果与分析实验数
基于主元分析和支持向量机的异常检测.docx
基于主元分析和支持向量机的异常检测1.概述异常检测是数据分析和机器学习领域非常重要的一个问题。在大量的数据中,异常数据往往对于问题的解决有着重要的影响。因此,如何有效地检测和识别异常数据,是数据分析和机器学习研究者们一直在追逐的目标。基于主元分析和支持向量机的异常检测方法,针对不同的数据集和环境,具有较好的稳定性和精度,被广泛应用于实际应用领域,并取得了较好的效果。2.主元分析主元分析是一种常用的数据降维方法,它可以把原始数据转换到一个低维空间,使得主要特征和结构得到保留。主元分析的过程可以用如下的数学公
基于分块核主成分分析和支持向量机的故障检测.docx
基于分块核主成分分析和支持向量机的故障检测随着工业自动化的发展和现代化生产设备的普及,设备故障检测的重要性越来越受到关注。故障检测是确保设备安全、稳定运行的重要手段,其目的是及时发现设备异常行为并采取相应的措施进行修复或排除故障,以确保设备的正常运行和生产效益。传统的故障检测方法主要依靠人工检测和数据分析。然而,这种方法存在着人工检测难以覆盖所有可能存在的故障模式的缺陷,并且在大规模数据的情况下会变得非常耗时。而监督学习算法和无监督学习算法在故障检测领域得到了广泛的应用。本文将基于分块核主成分分析和支持向
基于主元分析的支持向量数据描述的故障检测.docx
基于主元分析的支持向量数据描述的故障检测基于主元分析的支持向量数据描述的故障检测摘要:随着现代工业的发展,故障检测在工业生产中变得非常重要。而主元分析和支持向量机是两种常用的数据分析和机器学习方法。本论文旨在探讨如何使用主元分析和支持向量机相结合的方法来进行故障检测。首先介绍了主元分析和支持向量机的原理和应用,然后详细描述了基于主元分析的支持向量数据描述方法在故障检测中的应用,最后通过实例验证了该方法的有效性。关键词:主元分析;支持向量机;故障检测;数据描述1.引言随着现代工业的发展,许多设备和系统的可靠
基于多元线性回归及支持向量机回归分析对含苯基的羧酸.pdf
万方数据嚣嚣.,皆y趾1呻。砌m蹦“¨k饿i0衄1(Lo∽,moIecularre铲essionmg如8i髓n啪berPredictionaromaticmultilinearmachinem∞hine。q啪titativeCRC胁胛d6DD七D厂m甩如Do七D厂P^wf∞ofpKaValuescarboxylicacidsbasedanalysisandsupportregressionShuyu,w£mgand“JiaxuanPhamaceuticalEngiIlee血g,P.O.Box80哪瑚tic