【摘 要】
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为了降低包含噪声的现场齿轮磨损数据对最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）模型稳健性的影响,采用迭代鲁棒最小二乘支持向量机（iteratively robus
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61263010）,江西省教育厅资助项目（GJJ12316）
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为了降低包含噪声的现场齿轮磨损数据对最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）模型稳健性的影响,采用迭代鲁棒最小二乘支持向量机（iteratively robust least squares support vector machine,IRLSSVM）对齿轮磨损数据进行建模和预报.首先,增加权函数迭代次数以保证建模过程的鲁棒性;然后,将具有全局搜索的耦合模拟退火（coupled simulated annealing,CSA）与局部优化的
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