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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Fault Diagnosis System Based on Rough Set Theory and Support Vector Machine

verfasst von : Yitian Xu, Laisheng Wang

Erschienen in: Fuzzy Systems and Knowledge Discovery

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The fault diagnosis on diesel engine is a difficult problem due to the complex structure of the engine and the presence of multi-excite sources. A new kind of fault diagnosis system based on Rough Set Theory and Support Vector Machine is proposed in the paper. Integrating the advantages of Rough Set Theory in effectively dealing with the uncertainty information and Support Vector Machine’s greater generalization performance. The diagnosis of a diesel demonstrated that the solution can reduce the cost and raise the efficiency of diagnosis, and verified the feasibility of engineering application.

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Metadaten
Titel
Fault Diagnosis System Based on Rough Set Theory and Support Vector Machine
verfasst von
Yitian Xu
Laisheng Wang
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11540007_124