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基于DCCA-IWO-MKSVM的模拟电路故障诊断方法
被引量：
5
1
作者
杨晓朋
陈伟
+2 位作者
王鹏展
侯进
刘自鹏
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第1期271-276,共6页
为了提高模拟电路故障的诊断效果,提出基于DCCA-IWO-MKSVM的模拟电路故障诊断方法。采用DCCA算法对模拟电路的故障特征进行提取,构造新的融合特征。对支持向量机的核函数进行线性组合构造新的多核函数,并用IWO算法对其参数进行优化,以...
为了提高模拟电路故障的诊断效果,提出基于DCCA-IWO-MKSVM的模拟电路故障诊断方法。采用DCCA算法对模拟电路的故障特征进行提取,构造新的融合特征。对支持向量机的核函数进行线性组合构造新的多核函数,并用IWO算法对其参数进行优化,以构建最优故障诊断模型,用于融合特征的学习分类。故障诊断实验结果表明:对于融合特征的故障诊断效率,该算法要优于单核函数的IWO-SVM算法,且整个故障诊断系统的诊断效果具有较高的准确率。
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关键词
判别典型相关性分析
多核支持向量机
杂草优化算法
故障诊断
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职称材料
题名
基于DCCA-IWO-MKSVM的模拟电路故障诊断方法
被引量：
5
1
作者
杨晓朋
陈伟
王鹏展
侯进
刘自鹏
机构
河南电力实业集团有限公司
河南九域腾龙信息工程有限公司
济南恒道信息技术有限公司郑州分公司
中兴通讯股份有限公司
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第1期271-276,共6页
基金
国网河南电力公司科技项目(SGHAXY00FCJS1700811)
文摘
为了提高模拟电路故障的诊断效果,提出基于DCCA-IWO-MKSVM的模拟电路故障诊断方法。采用DCCA算法对模拟电路的故障特征进行提取,构造新的融合特征。对支持向量机的核函数进行线性组合构造新的多核函数,并用IWO算法对其参数进行优化,以构建最优故障诊断模型,用于融合特征的学习分类。故障诊断实验结果表明:对于融合特征的故障诊断效率,该算法要优于单核函数的IWO-SVM算法,且整个故障诊断系统的诊断效果具有较高的准确率。
关键词
判别典型相关性分析
多核支持向量机
杂草优化算法
故障诊断
Keywords
Discriminant canonical correlation analysis
Multi-kernel support vector machine
Intrusion weed optimization
Fault diagnosis
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN710 [电子电信—电路与系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DCCA-IWO-MKSVM的模拟电路故障诊断方法
杨晓朋
陈伟
王鹏展
侯进
刘自鹏
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
5
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