| SVM多类分类算法及其在故障诊断中的应用 |
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| 引用本文： | 袁胜发,褚福磊.SVM多类分类算法及其在故障诊断中的应用[J].振动工程学报,2004,17(Z1):419-421. |
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| 作者姓名： | 袁胜发 褚福磊 |
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| 作者单位： | 1. 清华大学精密仪器与机械学系,北京,100084;南方冶金学院机电工程学院,赣州,341000
2. 清华大学精密仪器与机械学系,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(编号:50375076)和教育部"跨世纪优秀人才培养计划"基金资助 |
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| 摘 要： | 支持向量机理论最初是针对两类问题线性可分的模式识别提出来的.在故障诊断领域,多类故障诊断是经常出现的问题.介绍了几种基于支持向量机的多类分类算法的原理,在此基础上提出一种权重二叉树多类分类算法,考虑故障状态和正常状态、重要故障和次要故障、常见故障和不常见故障之间的权重不同,适当把最佳分类面往远离重要的或常见的类别一方偏离一定的距离.在小样本情况下对转子模拟试验台典型的多类故障进行诊断,结果表明它比较符合实际工程要求.
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| 关 键 词： | 支持向量机 SVM 多类 故障诊断 |
| 修稿时间： | 2004年3月20日 |
Multi-Category Support Vector Machines in Fault Diagnosis |
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| Yuan Shengfa,CHU Fulei.Multi-Category Support Vector Machines in Fault Diagnosis[J].Journal of Vibration Engineering,2004,17(Z1):419-421. |
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| Authors: | Yuan Shengfa CHU Fulei |
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