《表2 训练RVM模型的超参数和迭代次数》

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《基于经验小波变换和相关向量机的断路器机械故障诊断》

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使用RVM需提前训练RVM稀疏模型。将经过EWT分解所得到的多类样本熵作为RVM的输入向量训练不同的信号模型。训练的过程中，RVM的超参数默认不需预设，通过算法迭代可以获得最终值，而通过多次试验对比，使用线性核函数训练可以取得更高的正确率。训练完毕后即可得到不同信号对应的权重以及相关向量，建立对应的稀疏模。表2为训练五种RVM的超参数α和迭代次数iter。