WNPMCD及其在滾動軸承故障診斷中的應用
2014-12-25 14:01:54楊宇李永國程軍圣
湖南大學學報·自然科學版 2014年2期
楊宇 李永國 程軍圣
摘要：多變量預測模型（Variable predictive ITIOdel based class discriminate，簡稱VPMCD）分類方法是建立在回歸模型為同方差性基礎上的，而當模型出現畀方差性時，會導致預測精度降低.基于此，本文提出了WVPMCD（WLS-Variable predictive model based class discriminate，簡稱VfVPMCD）方法，即用加權最小二乘法（WI_S）代替原方法中的最小二乘法（OLS）進行參數估計，消除異方差性，從而提高了模式識別的精度.endprint
摘要：多變量預測模型（Variable predictive ITIOdel based class discriminate，簡稱VPMCD）分類方法是建立在回歸模型為同方差性基礎上的，而當模型出現畀方差性時，會導致預測精度降低.基于此，本文提出了WVPMCD（WLS-Variable predictive model based class discriminate，簡稱VfVPMCD）方法，即用加權最小二乘法（WI_S）代替原方法中的最小二乘法（OLS）進行參數估計，消除異方差性，從而提高了模式識別的精度.endprint
摘要：多變量預測模型（Variable predictive ITIOdel based class discriminate，簡稱VPMCD）分類方法是建立在回歸模型為同方差性基礎上的，而當模型出現畀方差性時，會導致預測精度降低.基于此，本文提出了WVPMCD（WLS-Variable predictive model based class discriminate，簡稱VfVPMCD）方法，即用加權最小二乘法（WI_S）代替原方法中的最小二乘法（OLS）進行參數估計，消除異方差性，從而提高了模式識別的精度.endprint
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