【摘 要】
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为了能够对T/R组件的寿命分布类型进行快速准确地识别,在充分分析T/R组件寿命分布数据特点的基础上,建立了核主元降维-多分类支持向量机识别模型。首先对T/R组件的数据特征以
【基金项目】
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军内科研重点项目(KJ2012225).
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为了能够对T/R组件的寿命分布类型进行快速准确地识别,在充分分析T/R组件寿命分布数据特点的基础上,建立了核主元降维-多分类支持向量机识别模型。首先对T/R组件的数据特征以及可能的分布模式进行选取,其次利用Matlab仿真软件产生100组不同分布的随机数,构建了模型的初始训练样本,最后利用核主元降维分析法的非线性主元特征提取能力以及多分类支持向量机模型的高精度识别能力,对T/R组件的寿命分布类型进行识别。实例计算表明,该识别模型具有较高的识别精度,与传统极大似然估计和k-s检验法的T/R组件寿命分布结果一致,从而证实了模型的正确性,为后续T/R组件的维修提供理论依据。
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