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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology Journal of Mechanical Science and Technology Vol.19 No.3
- 발행연도
- 2005.3
- 수록면
- 846 - 859 (14page)
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Support vector machines (SVMs) have become one of the most popular approaches to learning from examples and have many potential applications in science and engineering. However, their applications in fault diagnosis of rotating machinery are rather limited Most of the published papers focus on some special fault diagnoses This study covers the overall diagnosis procedures on most of the faults experienced in rotating machinery and examines the performance of different SVMs strategies The excellent characteristics of SVMs are demons strated by comparing the results obtained by artificial neural networks (ANNs) using vibration signals of a fault simulator.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Support Vector Machines(SVMs)
3. SVM-based Diagnosis System
4. Simulation Results
5. Conclusions
Acknowledgments
References
참고문헌 (39)
참고문헌 신청
Bishop C M, 1995, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford Clarendon Press
Bottou, L, Cortes, C, Denker, J, Drucker, H, Guyon, I, Jackel, L, LeCun, Y, Muller, U, Sackinger, E., Sirnard, P and Vapnik, V, 1994, "Comparison of Classifier Methods A Case Study in Handwriting Digit Recognition," Proc. International Conference on Patte
Burges, C J C, 1998, "A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition," Data Mining and Knowledge Discovery, Vol 2, No 2, pp 955~974
Capenter, G A and Grossberg, S., 1988, "The ART of Adaptive Pattern Recognition by a Self-organizing Neural Network," IEEE Trans. on Computers, Vol 21, No 3, pp 77~88
Cover, T M, 1965, "Geometrical and Statistical Properties of Systems of Linear Inequalities with Applications in Pattern Recognition," IEEE Trans on Electronic Computers, Vol 14, pp 326~334
Bottou, L, Cortes, C, Denker, J, Drucker, H, Guyon, I, Jackel, L, LeCun, Y, Muller, U, Sackinger, E., Sirnard, P and Vapnik, V, 1994, "Comparison of Classifier Methods A Case Study in Handwriting Digit Recognition," Proc. International Conference on Patte
Burges, C J C, 1998, "A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition," Data Mining and Knowledge Discovery, Vol 2, No 2, pp 955~974
Capenter, G A and Grossberg, S., 1988, "The ART of Adaptive Pattern Recognition by a Self-organizing Neural Network," IEEE Trans. on Computers, Vol 21, No 3, pp 77~88
Cover, T M, 1965, "Geometrical and Statistical Properties of Systems of Linear Inequalities with Applications in Pattern Recognition," IEEE Trans on Electronic Computers, Vol 14, pp 326~334
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