计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2009年
7期
182-184,229
,共4页
张永%张凤梅%谢福鼎%迟忠先
張永%張鳳梅%謝福鼎%遲忠先
장영%장봉매%사복정%지충선
支持向量数据描述%加权%分类器%支持向量机
支持嚮量數據描述%加權%分類器%支持嚮量機
지지향량수거묘술%가권%분류기%지지향량궤
基于支持向量数据描述良好的分类性能,针对旋转机械故障诊断中故障样本获取的特点,提出了基于正负类样本的加权模糊支持向量数据描述多类分类器,不仅考虑了正类样本,而且也充分考虑了负类样本对分类结果的影响.利用模拟故障样本对系统进行了实验,结果表明提出的方法在系统中具有良好的分类能力.
基于支持嚮量數據描述良好的分類性能,針對鏇轉機械故障診斷中故障樣本穫取的特點,提齣瞭基于正負類樣本的加權模糊支持嚮量數據描述多類分類器,不僅攷慮瞭正類樣本,而且也充分攷慮瞭負類樣本對分類結果的影響.利用模擬故障樣本對繫統進行瞭實驗,結果錶明提齣的方法在繫統中具有良好的分類能力.
기우지지향량수거묘술량호적분류성능,침대선전궤계고장진단중고장양본획취적특점,제출료기우정부류양본적가권모호지지향량수거묘술다류분류기,불부고필료정류양본,이차야충분고필료부류양본대분류결과적영향.이용모의고장양본대계통진행료실험,결과표명제출적방법재계통중구유량호적분류능력.
