基于SVM的模拟电路故障诊断及参数优化方法

• 作者: 焦鹏 王新政 谢鹏远
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 模拟电路 支持向量机 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 2039-2042
• 页数: 4页
• 分类号: V241.4
• 语种: 中文

摘要

根据模拟电路故障的特点,结合支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中所具有的结构简单、泛化能力强等特点,建立基于支持向量机的模拟电路故障诊断模型,针对支持向量机的核参数及惩罚参数对分类效果影响显著这一问题,利用改进的粒子群算法对以上参数进行优化;实验结果表明采用结构风险最小化原则建立的支持向量机模型在学习分类和快速全局寻优方面具有突出的性能,通过对模型参数进行优化,可进一步提高故障诊断效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新政	海军航空工程学院科研部	37	118	5.0	8.0
2	焦鹏	海军装备研究院航空装备论证研究所	1	5	1.0	1.0