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基于改進(jìn)SVM的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)異響辨識方法研究

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摘   要：目前，汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)異響辨識主要依靠經(jīng)驗(yàn)工程師主觀聽音辨識，該方法一致性和重復(fù)性較差。鑒于支持向量機(jī)（Support Vector Machine， SVM）具有魯棒性好、抗干擾能力強(qiáng)等特點(diǎn)，在小樣本情況下仍可達(dá)到較高的異響診斷辨識精度，具有較好的抗干擾性。針對實(shí)際轉(zhuǎn)向系統(tǒng)異響辨識過程中典型樣本少、信息比較微弱的現(xiàn)狀，采用一種改進(jìn)的SVM方法對轉(zhuǎn)向系統(tǒng)異響進(jìn)行辨識。（剩余5636字）

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