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针对传统油液光谱预测模型存在的缺陷，利用支持向量机（SVM）的回归算法建立光谱预测模型。支持向量机的非线性回归方法得到的回归函数对光谱历史数据有良好的逼近效果，通过SVM回归函数的外推计算建立的SVM回归预测模型能有效消除换油和采样间隔不一致对模型预测效果的影响，具有更广泛的应用范围。
基于SVM的柴油机油液光谱预测模型研究
【摘 要】
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针对传统油液光谱预测模型存在的缺陷，利用支持向量机（SVM）的回归算法建立光谱预测模型。支持向量机的非线性回归方法得到的回归函数对光谱历史数据有良好的逼近效果，通过SVM回归
【机 构】
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军械工程学院
【出 处】
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润滑与密封
【发表日期】
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2006年11期
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