二叉树SVM算法在小样本故障诊断中的优化

• 作者: 严华 陈星
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 支持向量机 二叉树 小样本 聚类分析 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 689-692
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

针对二叉树支持向量机多分类算法在故障诊断中存在误差累积的问题,提出了一种新的算法优化方案;该方案旨在通过对分类顺序的优化来降低误差在二叉树架构层次间的传递和累积;算法充分考虑了小样本分布特点,首先从空间聚类分析的角度结合类间距离和类内密集性建立可分性测度作为主要的分类依据,其次从实际训练角度出发提出用预验证的方法作为对上述依据的补充;最后,利用UCI标准数据集,通过与不同多类算法进行比较,证明了该优化方案运用于小样本故障诊断中具有更高的推广性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈星	四川大学电子信息学院	73	317	10.0	15.0
2	严华	四川大学电子信息学院	63	249	8.0	12.0