Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM을 이용한 지능형 고장진단 방법

서광규

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Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM을 이용한 지능형 고장진단 방법 KCI 등재

An Intelligent Fault Detection and Diagnosis Approaches using Parzen Density Estimation and Multi-class SVMs

서광규

언어ENG
URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/245642

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대한안전경영과학회지 (Journal of Korea Safety Management & Science)

제11권 제1호 (2009.03)
pp.87-91

대한안전경영과학회 (Korea Safety Management & Science)

초록

본 논문은 상대적으로 새로운 기법인 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM을 이용한 지능형 고장 탐색과 진단 방법을 제안하고 있다. 본 연구에서는 롤링 베어링을 대상으로 고장을 탐색하고 진단하기 위한 방법을 제안하는데 Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM은 고장 클래스를 잘 표현할 수 있다. Parzen Density Estimation은 새로운 패턴 데이터의 거절과 알려진 데

키워드

Intelligent Fault Detection and Diagnosis Parzen Density Estimation Multi-class SVMs

저자

서광규 | Seo, Kwang-Kyu

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