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摘要:
针对故障诊断系统中存在的大量无关或冗余的特征会严重影响故障诊断性能的缺陷,提出了基于交叉熵和支持向量机方法进行特征选择和参数优化的故障诊断方法.首先以某种概率分布产生若干随机样本,并依据交叉熵最小原理建立分布参数的更新规则进行特征搜索和SVM参数优化;然后利用优化后的特征向量和参数训练支持向量机获得故障诊断模型.故障诊断实验结果表明,该故障诊断方法能有效地优化故障特征和模型参数,提高故障诊断性能.
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文献信息
篇名 基于交叉熵方法和支持向量机的模拟电路故障诊断
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 故障诊断 特征选择 模拟电路 交叉熵方法 支持向量机
年,卷(期) 2009,(9) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 1416-1420
页数 5页 分类号 TN707
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.09.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 师奕兵 电子科技大学自动化工程学院 153 1324 19.0 27.0
2 周龙甫 电子科技大学自动化工程学院 11 121 6.0 11.0
3 张伟 电子科技大学自动化工程学院 126 932 15.0 24.0
4 唐静远 电子科技大学自动化工程学院 9 171 6.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
特征选择
模拟电路
交叉熵方法
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
总下载数(次)
20
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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