【摘 要】
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船舶机械噪声源的识别是一个小样本条件下的模式识别问题，采用增量学习是解决此问题的一条有效途径。但在进行增量学习以前，必须对新增样本的类别进行有效识别。为有效识别新增
【机 构】
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海军工程大学振动与噪声研究所,海军工程大学船舶振动噪声重点实验室
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船舶机械噪声源的识别是一个小样本条件下的模式识别问题，采用增量学习是解决此问题的一条有效途径。但在进行增量学习以前，必须对新增样本的类别进行有效识别。为有效识别新增样本的类别，提出一种新的TCM-SVDD方法。首先，通过支持向量数据描述（SVDD）方法获得训练样本与新增样本的拉格朗日乘子；然后，将其作为该样本的奇异值代入直推置信机（TCM）中，估计新增样本属于不同类别的置信度，并将其与预设的置信水平进行比较；最后，剔除新增样本中的异类样本，实现增量学习。试验结果表明，该方法能快速、准确地识别异类模式样本，
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