基于选择性SVM集成的模拟电路故障诊断方法

• 作 者: 吴杰长 刘海松 陈国钧
• 机 构: 海军工程大学船舶与动力学院
• 出 处: 机械与电子
• 发表日期: 2011年11期
• 关键词: 支持向量机 选择性集成 聚类算法 模拟电路 故障诊断 support vector machines（SVM） selective ensemble lear

为克服支持向量机在故障诊断应用中存在的不足,设计了基于聚类分析的选择性支持向量机集成学习算法,并应用于模拟电路故障诊断.该方法采用K-means聚类算法去除相似冗余个体,提高剩余个体学习机的差异性,增强了支持向量机集成模型的泛化能力.以ITC 97标准电路中的Leap-Frog滤波电路为诊断实例进行了仿真实验.