[1]杜京义[1],候媛彬[1].基于最小风险的SVM及其在故障诊断中的应用[J].振动.测试与诊断,2006,26(2):108-111.
[2]Widodo A, Yang B S. Support Vector Machine in Machine Condition Monitoring and Fault Diagnosis [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2007,21 (6) : 2560-2574.
[3]吴德会[1,2].一种基于支持向量机的齿轮箱故障诊断方法[J].振动.测试与诊断,2008,28(4):338-342.
[4]王革丽[1],杨培才[1],毛宇清[1,2].基于支持向量机方法对非平稳时间序列的预测[J].物理学报,2008,57(2):714-719.
[5]王红军[1,2],张建民[2],徐小力[1].基于支持向量机的机械系统状态组合预测模型研究[J].振动工程学报,2006,19(2):242-245.
[6]王雷[1],张瑞青[1],盛伟[1],徐治皋[2].基于支持向量机的回归预测和异常数据检测[J].中国电机工程学报,2009(8):92-96.
[7]李永龙[1],邵忍平[1],曹精明[1].基于小波包与支持向量机结合的齿轮故障分类研究[J].西北工业大学学报,2010(4):530-535.
[8]黎兴宝[1],潘丰[1].基于遗传混沌算法的LSSVM参数优化及应用[J].计算机与应用化学,2010(10):1380-1382.
[9]别锋锋[1],刘扬[1],周国强[1],吕凤霞[1].基于局域波法和SVM模型的往复机械故障预测方法研究[J].中国机械工程,2011,22(6):687-691.
[10]Chen Boj un, Chang Mingwei, Lin Chij in. Load Forecas- ting Using Support Vector Machines[J]. IEEE Transac- tions on Power Systems,2004,19(4):1821-1830.
[11]吉训生[1,2].基于偏最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究[J].电力系统保护与控制,2010(23):55-59.
[12]Chang Yanwei, Wang Yaocai, Liu Tao, et al. Fault Diagnosis of a Mine Hoist Using PCA and SVM Techniques [J]. Journal of China University of Mining ~ Technology, 2008,18(3) : 327-331. |