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利用PCA进行故障监测，传统的统计指标有两种：Hotelling-T2和平方预测误差(Squared prediction error, SPE)。T2统计量反映了每个主成分在变化趋势和幅值上偏离模型

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支持向量机作为基于统计学理论的机器学习方法,在人工智能识别方面的研究起到了重要的作用。本文将支持向量机智能识别方法引入到机械设备的故障诊断当中,并对支持向量机模型起到关键作用的惩罚因子c和核参数g采用

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