稀疏贝叶斯相关向量机的模拟电路故障诊断_论文


第3 7卷  第 1 期  8 V_ .7 0 3  1 ? 计 算 机 工 程  2 1 年 9月 01   S pe e  e t mb r 201     1 No.8 1  Co p e   gn ei   m utrEn i e rng 博士论文 ?   文 编 1 o 3 8 0 )一l7 0 章 号: I _ 4 ( ll 一I — 3 文 标 码:   Ⅷ _ 2 2 18 砌 _   献 识 A 中 分 号t P8 圈 类   1  T 1 稀疏 贝叶斯相 关 向量机 的模 拟 电路 故障诊 断  杨颗涛 ,王 跃钢 ,邓卫强 ,李仁兵  ( 第二炮兵工程学院 3 4 0 教研室 ,西 安 7 0 2 ) 10 5  摘 要 : 拟电路 故障诊断受制于传统的机器学 习方法需要人为设定参 数, 模 分类效果依 赖于参 数设 定是否 成功 , 无法进行在线诊 断。 为此 ,   提 出一种 基于 稀疏贝叶斯相关 向量机理论 的模拟 电路故 障诊断模型 ,改进权值 更新 算法 , 定闯值提 前剔 除非相 关权值 ,减少算法运行 时  设 间, 加快权值 更新速 度 。 贝叶斯框架下对分类函数 的权重进行推 断,并得到各分类 的后验概率 ,从而判 断分类 结果 的置信 度,辅助诊 断  在 决策 。仿真结果表明 ,与支持 向量机相 比,该模 型在精 度相当的情况下 ,需要的相关 向量更少 ,更具稀疏性和 泛化性 ,分类 时效性 更高 ,   适合模 拟 电路的在线检测 。   关奠词 :相关 向量机 ;稀疏贝 叶斯 ;模拟 电路 ;故障诊 断 ;最大后验概率  .   An l g u   r u tFa l  a n ss0   a o o sCic i  u t Di g o i  n S a s   y sa   l v n   c o   a h n   p r eBa e i n Re e a t Ve t rM c i e YANG  n -a , ANG  e g n , Yi g t o W Yu - a g DENG  e- i n ,   n b n W i a g LIRe - i   q ( . 4F c l ,T eS c n   r l r  n i e r gC l g , ia   1 0 5 C ia  No3   a ut 0 y h   e o dA t l yE g e n   ol e X ’n7 0 2 , h n ) ie n i e   I s a tAn 1g u  ruta ldan sssnle cdb aa t   lc o f lsia mahn eriga po c ,h  slo casf a o   Ab t cl ao 0 s i ifut ig oi iif ne yp rmee s et no cas l c ielann  prah te eut f lsict n r cc u re i c r i i r le   n pa a e e   e i s o   r m t r whe e   u t b e o   o , a  s u a l  o c ry o   i g o i  n i e T i  p rp o o e   n a a o o s cr u tf u td a o i  h t r s i l  rn t t t i  n b e t   a r   n d a n ss o ln . a h h spa e   r p s s a   l g u   ic i a l  ign ss n   mo e b s d o   ee a t e trM a hn ( VM)f m  e s a s  y s   e r, d i r v ste weg t e e la oi m. e h p te i d l ae   n R lv n  co  c ieR   V r o t  p e Ba e i t o a   h r n a h y n mp o e     ih  n wa l r h r  g t h h T  yo s  h s t r s o d v u   i k   u   n e ae   i h s be o e t e   p r a h i fn t , h s c n r d c   e ag rt m  un i g tme a d s e d u   e we g t h e h l   a e p c s o t u r l t d we g t  f r   y a p o c  n i iy t i  a   e u e t   l o i l h h h r n n  i   n   p e   p t   ih  h r f e h. e s RVM   a  n e   e d s rmi a t u c o   n e   e Ba e in fa e r . o e ve , t a   b a n p se o   r b b lt  fe c   l s ii a i n   r C i f rt   ic i n n   n t n u d rt   y s a   m wo k M r o r i C o ti   o t r rp o a i y o   a h c a s fc t , n h f i h r  n i i o h s nj g   ereo lsi a o   ut o f e c, sit ig oi d cs — kn . h   utn iae  t VM edls rl a c  tu a   d etedge fcas c t nrslc n d ne ass da n s  eiinmaig T erslidcts a R c u h i f i e   i   s o e

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