多分类SVDD混叠域识别新方法与故障诊断应用

• 作者: 杜敏杰 蔡金燕
• 来源期刊: 航天控制
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量数据描述 多分类 混叠 K近邻 隶属度 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 可靠性、安全性和维修性
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TP26
• 字数: 3881字
• 语种: 中文

摘要

针对支持向量数据描述(SVDD)多分类方法中混叠域样本识别精度差的问题,提出了一种提高精度的K近邻隶属度估计算法.首先提取训练样本中的两类混叠样本并在混叠域分别搜寻测试样本的K个近邻,然后通过估计待测样本到K近邻样本中心欧式距离的方法计算样本隶属度,最后通过比较隶属度大小实现样本识别.仿真和UCI数据及模拟电路故障诊断应用验证了算法较传统方法更为有效,尤其适用于不平衡数据的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡金燕	军械工程学院光学与电子工程系	144	811	13.0	18.0
2	杜敏杰	军械工程学院光学与电子工程系	14	35	3.0	5.0