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基于结点优化的决策导向无环图支持向量机及其在故障诊断中的应用被引量：22: 1; 作者易辉宋晓峰 +1 位作者姜斌王定成《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期427-432,共6页; 支持向量机(Support vector machine,SVM)是利用离在线数据自动建立故障诊断模型的智能方法,它在多故障诊断时,必须先进行多分类扩展.决策导向无环图(Decision directed acyclic graph,DDAG)法是一种性能优秀的多分类扩展策略,但该方法... 展开更多; 关键词支持向量机故障诊断多分类决策导向无环图结点优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的DDAGSVM决策算法被引量：1: 2; 作者史朝辉王坚 +1 位作者华继学郭新鹏《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2015年第2期53-56,共4页; 决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种典型的SVM多类分类算法,然而传统SVM决策分类器存在误差积累,其推广能力有待进一步提高。为改进DDAGSVM,有效的做法是定义一种类间可分离性测度,将容易分的类先分割出来,然后再分不容易分的类,... 展开更多; 关键词支持向量机决策导向无环图广义KKT条件可分离性测度; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合主动反馈的图像多分类框架: 3; 作者刘君王银辉 +1 位作者李黎张宇《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第4期1387-1390,共4页; 为了解决图像语义分类中的训练数据不对称、小样本训练和噪声数据这3个难题,提出结合主动反馈的图像多分类框架。该框架将主动选择的策略应用到图像的多分类中,通过主动的选择出不确定的图片给用户手动标记,扩大训练图片集,提高分类的... 展开更多; 关键词多分类图像分类主动反馈投票策略决策导向无环图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SVM多类分类算法的模拟电路软故障诊断被引量：12: 4; 作者王安娜邱增 +1 位作者吴洁曲福明《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期924-927,共4页; 给出了基于支持向量机(SVM)1-v-1和决策导向无环图(decision directed acyclic graph,DDAG)多类分类算法的模拟电路软故障诊断新方法.DDAG是在1-v-1算法基础上构建的新的学习架构,在对多个SVM子分类器进行组合的过程中,引入了图论中有... 展开更多; 关键词模拟电路支持向量机软故障诊断核函数决策导向无环图; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种应用于多类声目标识别的改进DDAGSVM 被引量：2: 5; 作者郭相科刘进忙 +1 位作者史朝辉张玉鹏《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第2期322-325,共4页; 在多目标识别中,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种有效的方法。但在分类过程中它存在误差累积现象。在分析此问题的基础上,借用广义核函数fisher最佳鉴别的思想,提出了一种基于Fisher判别率的改进DDAGSVM。最后应用改进算法对... 展开更多; 关键词分类器决策导向无环图误差累积 Fisher判别率; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于结点优化的决策导向无环图支持向量机及其在故障诊断中的应用被引量：22: 1; 作者易辉宋晓峰姜斌王定成; 机构南京航空航天大学自动化学院南京信息工程大学计算机与软什学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期427-432,共6页; 基金国家自然科学基金(60874051) 中国博士后科学基金(20070411044) +1 种基金江苏省自然科学基金(BK2007195) 江苏省博士后科研资助计划(0701014B)资助~~; 文摘支持向量机(Support vector machine,SVM)是利用离在线数据自动建立故障诊断模型的智能方法,它在多故障诊断时,必须先进行多分类扩展.决策导向无环图(Decision directed acyclic graph,DDAG)法是一种性能优秀的多分类扩展策略,但该方法的决策结果与结点的排部密切相关,而其结点的排部却是主观的,影响了诊断的正确率.本文提出一种根据故障数据的空间分布来优化结点排部的方法,它能够提高支持向量机诊断的正确率.采用该方法扩展的多分类支持向量机在变压器故障诊断中获得良好效果.; 关键词支持向量机故障诊断多分类决策导向无环图结点优化; Keywords Support vector machine（SVM） fault diagnosis multi-class decision directed acyclic graph（DDAG） noderefined; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的DDAGSVM决策算法被引量：1: 2; 作者史朝辉王坚华继学郭新鹏; 机构空军工程大学防空反导学院; 出处《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2015年第2期53-56,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61273275); 文摘决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种典型的SVM多类分类算法,然而传统SVM决策分类器存在误差积累,其推广能力有待进一步提高。为改进DDAGSVM,有效的做法是定义一种类间可分离性测度,将容易分的类先分割出来,然后再分不容易分的类,使错分尽可能地远离图的根部。引入了一种基于广义KKT条件的类间可分离性测度,提出一种改进的DDAGSVM分类决策算法。三螺旋线实验和HRRP分类实验证明该方法对控制分类错误有明显的效果。; 关键词支持向量机决策导向无环图广义KKT条件可分离性测度; Keywords support vector machine decision directed acyclic graph generalized KKT separable measure; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合主动反馈的图像多分类框架: 3; 作者刘君王银辉李黎张宇; 机构重庆广播电视大学理工学院重庆大学计算机学院重庆市气象局; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第4期1387-1390,共4页; 基金中国博士后科学基金项目(20070420711) 重庆市科委自然科学基金计划项目(2007BB2372); 文摘为了解决图像语义分类中的训练数据不对称、小样本训练和噪声数据这3个难题,提出结合主动反馈的图像多分类框架。该框架将主动选择的策略应用到图像的多分类中,通过主动的选择出不确定的图片给用户手动标记,扩大训练图片集,提高分类的精度。为了验证该框架的有效性,提出一种有效的结合主动选择的图像多分类算法,即结合投票的DDAGSVM(decision directed acyclic graph support vector machine)算法。该算法提出了新的主动选择策略,即结合投票和旁移机制的主动选择策略。实验结果表明,该算法能有效应用到图像多分类中,比DDAGSVM和采用普通主动选择策略的DDAGSVM具有更高的分类的精度。; 关键词多分类图像分类主动反馈投票策略决策导向无环图; Keywords multi-class classification image classification active feedback voting strategy decision directed acyclic graph; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SVM多类分类算法的模拟电路软故障诊断被引量：12: 4; 作者王安娜邱增吴洁曲福明; 机构东北大学信息科学与工程学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期924-927,共4页; 基金辽宁省自然科学基金资助项目(20062033) 流程工业综合自动化教育部重点实验室开放基金资助项目(PAL200508); 文摘给出了基于支持向量机(SVM)1-v-1和决策导向无环图(decision directed acyclic graph,DDAG)多类分类算法的模拟电路软故障诊断新方法.DDAG是在1-v-1算法基础上构建的新的学习架构,在对多个SVM子分类器进行组合的过程中,引入了图论中有向无环图的思想.比较了采用不同核函数时支持向量机的分类结果.实验结果表明采用DDAG支持向量机(DAGSVM))多类分类算法时,诊断准确率为99%.因此,DAGSVM算法具有较高的诊断准确率.; 关键词模拟电路支持向量机软故障诊断核函数决策导向无环图; Keywords analog circuit support vector machines （SVM） soft. fault diagnosis kernel function decision directed acyclic graph（DDAG）; 分类号 TM131 [电气工程—电工理论与新技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种应用于多类声目标识别的改进DDAGSVM 被引量：2: 5; 作者郭相科刘进忙史朝辉张玉鹏; 机构空军工程大学导弹学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2009年第2期322-325,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50505051); 文摘在多目标识别中,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种有效的方法。但在分类过程中它存在误差累积现象。在分析此问题的基础上,借用广义核函数fisher最佳鉴别的思想,提出了一种基于Fisher判别率的改进DDAGSVM。最后应用改进算法对四种防空战场目标的声信号进行分类识别。实验结果表明它很大程度上降低了累积误差,较原算法提高了分类精度。; 关键词分类器决策导向无环图误差累积 Fisher判别率; Keywords Classification Decision Directed Acyclic Graph Accumulated Error Fisher Discriminant Criterion; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于结点优化的决策导向无环图支持向量机及其在故障诊断中的应用	易辉宋晓峰姜斌王定成	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2010	22	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种改进的DDAGSVM决策算法	史朝辉王坚华继学郭新鹏	《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	结合主动反馈的图像多分类框架	刘君王银辉李黎张宇	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于SVM多类分类算法的模拟电路软故障诊断	王安娜邱增吴洁曲福明	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	12	在线阅读下载PDF 职称材料
5	一种应用于多类声目标识别的改进DDAGSVM	郭相科刘进忙史朝辉张玉鹏	《信号处理》 CSCD 北大核心	2009	2	在线阅读下载PDF 职称材料