【摘 要】
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主要研究了AdaBoost算法在液压系统故障诊断中的应用。为了解决＂一对一＂算法和＂一对余＂算法的分类速度随着训练样本数或类别数的增多而变慢的问题,提出了基于决策树的AdaBoost算
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主要研究了AdaBoost算法在液压系统故障诊断中的应用。为了解决＂一对一＂算法和＂一对余＂算法的分类速度随着训练样本数或类别数的增多而变慢的问题,提出了基于决策树的AdaBoost算法。利用CART算法构造决策树,建立AdaBoost分类器,并根据样本数据的分布情况,使得在决策树中每一个节点的最可分类别尽可能分开。将该算法应用于某型装甲车辆液压系统故障诊断,结果表明：该算法的性能优于其他两个算法,具有更高的通用性。
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