基于仿真数据的滚动轴承故障诊断研究。

SVM是Cortes和 Vapnik在一九九五年的一种基于统计学为基础的机器学习被提出。机器学习的终极目标是寻找最合适的（也即最佳的）分类超平面，再利用该最佳分类超平面，将特征数据很好地区分为两个类别。这种算法在解决小样本、非线性、高维模式识别等问题上具有独一无二的优势，可以扩展到其它的机器学习问题中，如函数拟合等。为了解决线性可分问题，必须使超平面两侧样品与超平面之间的距离之和达到最大，使分类区