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兼顾后续分类器的小波特征选择及在模拟电路故障诊断中的应用
被引:4
作者:
崔江
王友仁
机构:
[1] 南京航空航天大学自动化学院
来源:
关键词:
模拟电子电路;
故障诊断;
小波分析;
特征选择;
支持向量机分类器;
核函数参数;
D O I:
10.19650/j.cnki.cjsi.2010.11.017
中图分类号:
TP181 [自动推理、机器学习];
TN710 [电子电路];
学科分类号:
摘要:
针对模拟电路故障诊断中的特征选择问题,提出了一种兼顾后续支持向量机分类器的小波特征选择技术。新方法利用核函数把特征的评估标准映射至高维空间进行计算,从而在特征的评估和后续支持向量机分类器之间建立联系,并在特征选择阶段解决了核函数的参数设计问题。另外,新方法考虑了所需故障分类器的结构信息,因此选择的小波特征更适合后续分类器使用,从而能够提高模拟电路故障的诊断精度。仿真和实际电路的实验结果均验证了所提出技术的有效性和正确性。
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页码:2508 / 2514
页数:7
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