基于优化AdaBoost-SVM的模拟电路故障诊断

• 作者: 刘洋 华璧辰 张侃健 魏海坤
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: AdaBoost 支持向量机 集成学习 模拟电路 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 130-134,139
• 页数: 6页
• 分类号: TP319
• 字数: 4452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182899

摘要

为提高含容参元件模拟电路软故障的诊断率,并考虑到单分类器分类精度的提升已达到了一个瓶颈,提出一种优化AdaBoost-SVM算法并将其应用于模拟电路故障诊断中.以OrCAD/PSpice软件中对电路进行Monte-Carlo分析的数据为基础,选取特征时,采用对时频信号中易直接测量的物理量归一化后组合的方式.实验结果表明,通过选取的组合特征向量,利用优化的AdaBoost-SVM算法,构造出具有差异度的SVM分类器并集成后,能够自适应地提升单SVM分类器性能,表现出更好的分类精度与泛化性能,能较好地满足容差模拟电路软故障诊断要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏海坤	东南大学自动化学院	76	824	12.0	27.0
2	刘洋	东南大学自动化学院	63	730	15.0	26.0
3	张侃健	东南大学自动化学院	73	318	9.0	14.0
4	华璧辰	东南大学自动化学院	1	1	1.0	1.0