基于双空间的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断

• 作者: 朱世先 李楠 李涛柱 李燕杰 李红波
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 双空间特征提取 融合特权信息支持向量机 模拟电路 故障诊断
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 在线测试与故障诊断
• 页码范围: 123-127
• 分类号: TN707
• 字数: 3746字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2012.05.029

摘要

针对模拟电路故障诊断识别率较低的问题,提出了基于双空间特征提取的融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法.首先对采集的信号进行主成分分析(principal component analysis,PCA)——特征提取；并用融合特权信息支持向量机LUPI-SVM(SVM of learning using privileged information,LUPI-SVM)分类器和SVM-GA分类器进行预分类；对分类结果不同的样本进行独立成分分析(independent component analysis,ICA)—特征提取,并用LUPI_SVM进行分类识别,Sallen-Key滤波电路故障诊断仿真实验结果表明该方法有效提高了分类的性能,为模拟电路故障诊断提供了新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红波	解放军信息工程大学信息工程学院	6	18	3.0	4.0
2	李涛柱	解放军信息工程大学信息工程学院	2	8	1.0	2.0
3	李楠		3	9	2.0	3.0