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基于混合核函数PSO-SVM的模拟电路故障诊断
引用本文:裴杰才,李志华,丁伟聪.基于混合核函数PSO-SVM的模拟电路故障诊断[J].计算机与现代化,2017,0(1):41.
作者姓名:裴杰才  李志华  丁伟聪
摘    要:针对模拟电路故障诊断中应用传统支持向量机算法存在的问题,提出由粒子群算法优化混合核函数支持向量机模型对模拟电路进行故障诊断的新方法。首先,对待诊断电路进行瞬态分析,记录输出点的电压值,采用小波包技术对输出值进行特征提取;其次,由粒子群算法优化混合核函数支持向量机的核函数权重和结构参数,用训练好的模型进行故障诊断,该方法不仅降低参数选择时的随机性,而且故障诊断的精确度提升了5%左右。在对某高通滤波器模拟电路进行的故障诊断中,验证了该方法的有效性。

关 键 词:混合核函数支持向量机  粒子群算法  小波包技术  模拟电路  故障诊断  
收稿时间:2017-01-11

Analog Circuit Fault Diagnosis Based on PSO-SVM of Hybrid Kernel Function
PEI Jie-cai,LI Zhi-hua,DING Wei-cong.Analog Circuit Fault Diagnosis Based on PSO-SVM of Hybrid Kernel Function[J].Computer and Modernization,2017,0(1):41.
Authors:PEI Jie-cai  LI Zhi-hua  DING Wei-cong
Abstract:
Keywords:support vector machine of hybrid kernel function  particle swarm optimization  wavelet package  analog circuit  fault diagnosis  
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