原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对模拟电路故障与特征间存在的模糊组及交叠、分类效果不理想的情况,提出基于Fisher准则函数的最佳聚类数自适应估计方法和基于稀疏贝叶斯相关向量机(RVM)理论的模拟电路故障诊断模型,采用模糊核聚类选择最优可诊断故障集,然后在贝叶斯框架下对故障进行分类.该模型可以对分类函数的权重进行推断,辅助进行诊断决策,提高了RVM模拟电路故障分类的效率和准确度.仿真表明提出的诊断模型在精度提高的情况下,更具稀疏性和泛化性.
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文献信息
篇名 基于Fisher准则函数的相关向量机模拟电路故障诊断
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 相关向量机 Fisher准则函数 模糊核聚类 稀疏贝叶斯 模拟电路 故障诊断
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2085-2087,2112
页数 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.023
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 王跃钢 78 444 12.0 15.0
2 邓卫强 8 23 2.0 4.0
3 杨颖涛 9 21 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
相关向量机
Fisher准则函数
模糊核聚类
稀疏贝叶斯
模拟电路
故障诊断
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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