哈尔滨工程大学学报
哈爾濱工程大學學報
합이빈공정대학학보
JOURNAL OF HARBIN ENGINEERING UNIVERSITY
2006年
z1期
389-392
,共4页
多分类器融合%支持向量机%容错%传感器故障
多分類器融閤%支持嚮量機%容錯%傳感器故障
다분류기융합%지지향량궤%용착%전감기고장
在工业、农业等实际应用领域中,传感器是获取信息的主要工具,而当某个传感器发生故障时,单个决策系统的性能会急剧下降,甚至导致整个系统的瘫痪.为了提高决策系统的容错能力,将多分类器融合的方法应用到此领域.首先利用粗糙集的方法进行特征选择,得到3组不同的约简.再利用模糊输出支持向量机方法,训练出3个分类器.测试样本通过这3个分类器分别给出该样本属于各类的隶属度,再通过均值的融合方法,给出最后的分类决策.将该SVM多分类器融合方法应用于6组UCI标准数据集中,实验表明,传感器出现断路或短路故障时,单个分类器的分类精度急剧下降,但是通过融合的方法,使得最后的分类精度与原始精度基本相当.
在工業、農業等實際應用領域中,傳感器是穫取信息的主要工具,而噹某箇傳感器髮生故障時,單箇決策繫統的性能會急劇下降,甚至導緻整箇繫統的癱瘓.為瞭提高決策繫統的容錯能力,將多分類器融閤的方法應用到此領域.首先利用粗糙集的方法進行特徵選擇,得到3組不同的約簡.再利用模糊輸齣支持嚮量機方法,訓練齣3箇分類器.測試樣本通過這3箇分類器分彆給齣該樣本屬于各類的隸屬度,再通過均值的融閤方法,給齣最後的分類決策.將該SVM多分類器融閤方法應用于6組UCI標準數據集中,實驗錶明,傳感器齣現斷路或短路故障時,單箇分類器的分類精度急劇下降,但是通過融閤的方法,使得最後的分類精度與原始精度基本相噹.
재공업、농업등실제응용영역중,전감기시획취신식적주요공구,이당모개전감기발생고장시,단개결책계통적성능회급극하강,심지도치정개계통적탄탄.위료제고결책계통적용착능력,장다분류기융합적방법응용도차영역.수선이용조조집적방법진행특정선택,득도3조불동적약간.재이용모호수출지지향량궤방법,훈련출3개분류기.측시양본통과저3개분류기분별급출해양본속우각류적대속도,재통과균치적융합방법,급출최후적분류결책.장해SVM다분류기융합방법응용우6조UCI표준수거집중,실험표명,전감기출현단로혹단로고장시,단개분류기적분류정도급극하강,단시통과융합적방법,사득최후적분류정도여원시정도기본상당.
