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李京

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：武汉钢铁(集团)公司更多>>
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合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇理学

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇基于支持向量...
  • 1篇故障判定
  • 1篇测厚
  • 1篇测厚仪

机构

  • 1篇武汉钢铁(集...

作者

  • 1篇吴烜
  • 1篇李京

传媒

  • 1篇计算技术与自...

年份

  • 1篇2014
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排序方式：
基于支持向量机的测厚仪CS值电压漂移故障判定及处理被引量：1
2014年
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,SVM的基本思想是通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,然后在这个新的空间中求取最优分类超平面。它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。本文着重介绍选取SVM及其如何成功诊断处理钢厂轧机X射线测厚仪CS值电压自动漂移等故障的实例,实践理论与应用并重。
吴烜李京
关键词：支持向量机测厚仪
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