由于印刷机结构复杂且故障样本缺乏,其故障诊断的样本以及结果具有很强的不确定性。针对这种情况,提出一种基于模糊支持向量机(FSVM)的印刷机故障诊断方法。通过在每个训练样本点中加入模糊隶属度,训练得到分类模型,并对模糊隶属度进行回归预测得到隶属度函数。仿真结果表明,与标准SVM相比,该方法效果较好。与实际印刷机监控系统相结合,该方法可以通过LIBSVM工具箱接口编程实现,具有实用性。
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