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基于自适应支持向量机电路故障诊断系统设计与实现
资料介绍
电路故障诊断问题在生产安全运行中地位非常重要，而且模拟电路常常出现容差，各个节点的电流或电压对故障敏感程度都有不同，由于支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中具有结构简单、全局最优、泛化能力强等特点，这里针对传统的支持向量机多分类算法的不足，提出了一种基于自适应支持向量机分类方法并应用在模拟电路故障诊断中；通过仿真实验表明，提出的基于自适应支持向量机多类分类算法是可行的，可以有效地提高了故障诊断准确率和速度。
for analog circuit with tolerance and often, different node voltage or current sensitive to different fault features, the multi class classification algorithm based on support vector machine tradition, this paper proposes an adaptive support vector machine classification meth- od and application of analog circuit fault diagnosis based on. Simulation results show that, the proposed adaptive multi class support vector machine classification algorithm based on is feasible, and can effectively improve the accuracy of fault diagnosis and speed.
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| 基于自适应支持向量机电路故障诊断系统设计与实现.pdf | 218K |
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