关键词
LSSVM与HMM在航空发动机状态预测中的应用研究
作者: 崔建国   高波   蒋丽英   于明月   郑蔚   来源: 计算机工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 隐马尔科夫模型   状态预测   航空发动机   最小二乘支持向量机   小波包分解   振动信号   降噪  
描述: 传统单一的状态预测方法难以精确预测航空发动机状态的缺陷,而最小二乘支持向量机(LSSVM)具有较强的非线性预测能力和泛化能力,可以有效地对信号进行非线性预测,隐马尔科夫模型(HMM)有利于处理连续
LSSVM与HMM在航空发动机状态预测中的应用研究
作者: 崔建国   高波   蒋丽英   于明月   郑蔚   来源: 计算机工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 隐马尔科夫模型   状态预测   航空发动机   最小二乘支持向量机   小波包分解   振动信号   降噪  
描述: 传统单一的状态预测方法难以精确预测航空发动机状态的缺陷,而最小二乘支持向量机(LSSVM)具有较强的非线性预测能力和泛化能力,可以有效地对信号进行非线性预测,隐马尔科夫模型(HMM)有利于处理连续
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