基于SVM的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用

被引：72

作者：

马笑潇

黄席樾

柴毅

不详

机构：

[1] 重庆大学自动化学院

[2] 重庆大学自动化学院重庆

[3] 重庆

来源：

控制与决策 | 2003年 / 03期

关键词：

支持向量机; 故障诊断; 二叉树;

D O I：

10.13195/j.cd.2003.03.16.maxx.004

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

基于结构风险最小化原则的支持向量机 ( SVM)对小样本决策具有较好的学习推广性。但由于常规 SVM算法是从 2类分类问题推导出的 ,在解决故障诊断这种典型的多类分类问题时存在困难 ,因而提出一种依赖故障优先级的基于 SVM的二叉树多级分类器实现 ( 2 PTMC)方法 ,该方法具有简单、直观 ,重复训练样本少的优点。通过将其应用于柴油机振动信号的故障诊断 ,获得了令人满意的效果

引用

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页数：6