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一种改进的DDAGSVM决策算法
被引量：
1
1
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,...
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。
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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
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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
2
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...
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.
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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
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职称材料
类间距节点优化DDAG-SVM算法在多故障诊断中的应用
被引量：
2
3
作者
刘白林
陈国一
邹会云
《西安工业大学学报》
CAS
2014年第5期369-373,共5页
针对决策导向无环图支持向量机(DDAG-SVM)方法根节点的选择会影响分类结果的不同及影响故障诊断的准确性的问题,文中将DDAG-SVM多分类方法中的节点进行优化,得到了一种通过计算类间距确定分类树根节点的改进算法.实验结果表明:类间距节...
针对决策导向无环图支持向量机(DDAG-SVM)方法根节点的选择会影响分类结果的不同及影响故障诊断的准确性的问题,文中将DDAG-SVM多分类方法中的节点进行优化,得到了一种通过计算类间距确定分类树根节点的改进算法.实验结果表明:类间距节点优化的DDAG-SVM方法较传统DDAG-SVM分类方法准确率提高了4%,且分类效率提高了26.1%.
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关键词
多故障诊断
核主成分分析
决策导向无环图
支持向量机
节点优化
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职称材料
题名
一种改进的DDAGSVM决策算法
被引量：
1
1
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]
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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
2
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]
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职称材料
题名
类间距节点优化DDAG-SVM算法在多故障诊断中的应用
被引量：
2
3
作者
刘白林
陈国一
邹会云
机构
西安工业大学计算机科学与工程学院
出处
《西安工业大学学报》
CAS
2014年第5期369-373,共5页
文摘
针对决策导向无环图支持向量机(DDAG-SVM)方法根节点的选择会影响分类结果的不同及影响故障诊断的准确性的问题,文中将DDAG-SVM多分类方法中的节点进行优化,得到了一种通过计算类间距确定分类树根节点的改进算法.实验结果表明:类间距节点优化的DDAG-SVM方法较传统DDAG-SVM分类方法准确率提高了4%,且分类效率提高了26.1%.
关键词
多故障诊断
核主成分分析
决策导向无环图
支持向量机
节点优化
Keywords
multi-fault diagnosis
KPCA（Kernel Principal Component Analysis）
DDAG-SVM（Decision directed acyclic graph-Support Vector Machine）
node optimization
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
2
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
3
类间距节点优化DDAG-SVM算法在多故障诊断中的应用
刘白林
陈国一
邹会云
《西安工业大学学报》
CAS
2014
2
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
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