本文提出一种基于Bayesian学习的特征选择模型，用于提高轴承故障诊断的准确性。通过引入贝叶斯方法，该模型能够有效筛选出对故障识别关键的特征变量，减少冗余信息的影响。研究在多个实际数据集上进行了验证，结果表明该方法在分类性能和稳定性方面优于传统特征选择方法。该成果为设备故障诊断提供了新的思路和技术支持。
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