模拟电路故障诊断的邻近支持向量机集成方法_论文


第2 4卷 第 2 期  电子测 量与 仪器学 报  J UR o NALO F EL     ECTRoNl M E UREM ENTAND Ns RUM E   c  As   l T NT t 2   No 2  4 .  ? 21 0 0年 2月  17 0 ?   模 拟 电路 故 障诊 断 的邻 近 支持 向量机 集 成方 法 木   唐静 远  师奕兵  姜 丁2   ( 电子科技大学 自动化工程学院, 1 成都 6 0 5 ; 104 2总后军事运输研究所, 天津 3 0 6) 0 11   摘  要 :提 出了基 于非 对 称 A a o s 法 与邻 近 支持 向量机 的模 拟 电路 集 成故 障诊 断 方法 。该 方 法采 用 非对 称  d B ot算 A a os d B ot解决邻近支持 向量机处理 多分类 问题 出现 的数据不平衡 问题,提高邻近支持 向量机 的分类 准确率;利用高斯 变异  策略 A适应选择核 函数及正则化 因子 , 高集 成邻近支持 向量机 的个体 间差异性;最后获得分类精度高 和泛化性能好 的分类  提 器。通过对模拟 电路 的故障诊断 实验 , 验证 了该 方法的鲁棒性和可行性 。诊 断结果表明本文方法具有故 障定位准确 和泛化性  好的特点。   关键 词:故 障诊断; 模拟 电路;非对称 AdB ot a o s算法 ; 邻近支持 向量 机集成  中 图 分类 号 : N 0  T 77 文 献 标 识码 :   A 国 家标 准学 科 分 类 代 码 : 1. 1  501 0 0 Ana o   i c tf ul  a no i  i   o i a   upp tv c o   a hi   n e bl   l g c r ui a tdi g ssus ng pr x m l s or   e t r m c ne e s m e T n  i g u n a g Jn y a   S i b n   J a g Di g h  i g Yi in   n   (. co l f uo t nE g er g U iesyo l t n  cec n ehoo yo hn, hn d 104 C ia 1Sh o o A t i  n i ei , nvr t f e r i Sine d cn lg f iaC e gu6 05 , hn ;   ma o n n i  E co c a T C   2 Mit yTasot in ntue fh  n r  oi i   pr n, i j   06 , hn ) . la  rnp r t   st   te eaL gsc Dea metTa i 3 1 1C ia ir ao I i t o Ge l ts t nn 0   Ab t a t sr c:Bae   n ay s d o   s mmerc Ad Bo s  lo tm  n   r xma  u p r v co  c ie ( S t   a o tag r h a d po i ls p o t e trma hn P VM )   e i i   ,a n w  e s m b e fu td a n i  e h d f ra ao   ic i i  r p e Thep o o e   p r a h d aswih t e c s   fPS ne l a l  ig ossm t o  o   n l g c r ut sp o osd.     r p s d a p o c   e l  t h   a eo   VM   m u t ca sfe , li l si r whih h sun aa e   aa i  l si c to   y a y — i c   a   b lnc d d t n ca sf ai n b   s mm ercA d Bo s  l o t m  o i r v  h  ae o   i t   a o tag r h t mp o e te r t  f i i a c rc .Th   e n l u ci n a  r g lto  p r m ee s f i d v d a S c ua y e k r e f n to   nd e u ai n a a t r o  n i i u l VM s a   e u o aia l s lce  wi    C n b  a t m tc l y ee t d t h e o ui n r   tae y o te d v ri   s e v l t a y sr tg ,s  h   i e st i  mph sz d a o g i d vdu lSVM s n e e be o y a i e   m n   n ii a   i  ns m l.Th   e l ai n o  h   e r ai to   f t e z p o s d sr t g  se p un e   y u i  wo p a t a  ic is Th  x e i e tr s lss o t a h   r p s dm e od r po e  tae yi  x o d d b   sngt   r ci l r u t. c c ee p rm n  e ut h w h tt ep o o e   t   h h st ec p bi t o d a n s  a lsi o e a c  ic isa d g i ss t f co y p ro m a c . a  h   a a l yt   ig o ef u t nt lr n ecr u t  n   an  a i a tr   e f r n e  i s Ke ywo ds a l  ig o

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