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基于节点优化的决策树支持向量机及在故障诊断中的应用 被引量:3
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作者 王晴晴 汪正东 +1 位作者 黄衍法 赵小虎 《煤矿机械》 北大核心 2010年第6期241-243,共3页
针对目前故障诊断中,难以获得大量的故障数据样本以及诊断知识获取困难等不足,提出了专门针对有限样本的新一代机器学习的算法—支持向量机(SVM),它在样本很少的情况下具有较好的泛化能力,比较适合解决故障诊断小样本情况的实际问题。... 针对目前故障诊断中,难以获得大量的故障数据样本以及诊断知识获取困难等不足,提出了专门针对有限样本的新一代机器学习的算法—支持向量机(SVM),它在样本很少的情况下具有较好的泛化能力,比较适合解决故障诊断小样本情况的实际问题。在多故障诊断时,必须先进行多分类扩展.决策树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,结点的排部影响了诊断的正确率.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故障诊断中获得良好效果. 展开更多
关键词 支持向量机 故障诊断 多分类 决策树 结点优化
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