基于SVM 的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

(重庆大学 自动化学院, 重庆 400044)

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    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
    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,
    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( 2PTMC) 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。

    Abstract:

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

马笑潇, 黄席樾, 柴 毅.基于SVM 的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用[J].控制与决策,2003,18(3):272-276

复制
相关视频

分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2003-05-20
  • 出版日期:
文章二维码