改進(jìn)的SVM算法及其在故障診斷中的應(yīng)用研究

介紹了支持向量機(jī)用于解決模式分類問(wèn)題的基本原理,在對(duì)傳統(tǒng)的多分類方法OVO(one-versus-one)深入分析的基礎(chǔ)上,針對(duì)其存在的不可分類區(qū)問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的模式分類方法KSVM(KNN-SVM),將k-近鄰方法嵌入到SVM算法中解決不可分類區(qū)問(wèn)題,進(jìn)一步提高了分類準(zhǔn)確率.應(yīng)用KSVM分類方法進(jìn)行模擬電路的故障診斷,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和實(shí)用性.

作 者： 張金澤 單甘霖 ZHANG Jin-ze SHAN Gan-lin   作者單位： 軍械工程學(xué)院光學(xué)與電子工程系,石家莊,050003  刊 名： 電光與控制  ISTIC PKU 英文刊名： ELECTRONICS OPTICS & CONTROL  年，卷(期)： 2006 13(6)  分類號(hào)： V271.4 TP181  關(guān)鍵詞： 支持向量機(jī)(SVM)   多類分類方法   k-近鄰法   故障診斷  

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