| 基于支持向量机与最近邻分类器的模拟电路故障诊断新策略 |
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| 引用本文： | 崔江,王友仁.基于支持向量机与最近邻分类器的模拟电路故障诊断新策略[J].仪器仪表学报,2010,31(1). |
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| 作者姓名： | 崔江 王友仁 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学自动化学院,江苏,210016 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，航空科学基金 |
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| 摘 要： | 针对模拟电路的故障诊断和定位问题,提出了一种基于支持向量机分类器(SVC)和最近邻分类器(NNs)的模拟电路故障诊断新策略,利用SVC解决高维故障样本的分类问题,而采用NNs解决故障样本间的重叠问题。首先建立"1-v-r"结构的SVC对电路故障样本进行训练,并根据训练参数构建故障字典;其次,在测试阶段,根据算法决定利用SVC或NNs对未知样本进行测试。本文设计的故障分类器方法简单,结构确定,通过对两个模拟电路的实验表明,所提出的方法性能要优于常规的"1-v-r"支持向量机分类器;与"1-v-1"支持向量机分类器的诊断性能较为接近,但测试时间较后者显著减少,较为适合模拟电路的故障诊断。
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| 关 键 词： | 模拟电路 故障诊断 支持向量机 最近邻分类器 |
New strategy for analogue circuit fault diagnosis based on support vector machines and nearest neighbor classifier |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | analogue circuit fault diagnosis support vector machine nearest neighbor classifier |
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