【摘 要】
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机械故障诊断的实质是一个小样本的模式识别问题，利用传统的智能诊断技术如神经网络往往由于训练样本数据的不足而得不到理想的诊断效果。因此故障数据的缺乏一直是制约智能故障诊断技术发展的一个重要原因。支持向量数据描述(support vector data description，SVDD)是一种在统计学习理论和支持向量机基础上发展起来的单值分类方法。其基本思想是通过在特征空间中找出一个包围目标样本点的超
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机械故障诊断的实质是一个小样本的模式识别问题，利用传统的智能诊断技术如神经网络往往由于训练样本数据的不足而得不到理想的诊断效果。因此故障数据的缺乏一直是制约智能故障诊断技术发展的一个重要原因。支持向量数据描述(support vector data description，SVDD)是一种在统计学习理论和支持向量机基础上发展起来的单值分类方法。其基本思想是通过在特征空间中找出一个包围目标样本点的超球体并通过最小化该超球体所包围的体积来让目标样本点尽可能的被包围在超球体中，而非
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