CBFS-SVM及其在故障诊断中的应用

• 作者: 余仁辉 罗飞
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 污水处理 故障诊断 特征提取 属性相关性分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（13）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 164-165,240
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.13.071

摘要

本文结合了属性相关性分析及支持向量机分类机理,提出了一种新的故障诊断方法.首先使用基于属性相关性分析的方法对过程特征变量进行简约,去除冗余的过程信息,并降低过程数据的维数,获得具有代表性的过程特征信息,同时充分利用支持向量机的良好推广性能,提高了预测分类精度.对污水处理过程故障诊断实验结果表明了该方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗飞	华南理工大学自动化科学与工程学院	165	1277	17.0	27.0
2	余仁辉	华南理工大学自动化科学与工程学院	4	6	2.0	2.0