航天控制
航天控製
항천공제
AEROSPACE CONTROL
2012年
6期
83-88
,共6页
支持向量数据描述%多分类%混叠%K近邻%隶属度%故障诊断
支持嚮量數據描述%多分類%混疊%K近鄰%隸屬度%故障診斷
지지향량수거묘술%다분류%혼첩%K근린%대속도%고장진단
针对支持向量数据描述(SVDD)多分类方法中混叠域样本识别精度差的问题,提出了一种提高精度的K近邻隶属度估计算法.首先提取训练样本中的两类混叠样本并在混叠域分别搜寻测试样本的K个近邻,然后通过估计待测样本到K近邻样本中心欧式距离的方法计算样本隶属度,最后通过比较隶属度大小实现样本识别.仿真和UCI数据及模拟电路故障诊断应用验证了算法较传统方法更为有效,尤其适用于不平衡数据的识别.
針對支持嚮量數據描述(SVDD)多分類方法中混疊域樣本識彆精度差的問題,提齣瞭一種提高精度的K近鄰隸屬度估計算法.首先提取訓練樣本中的兩類混疊樣本併在混疊域分彆搜尋測試樣本的K箇近鄰,然後通過估計待測樣本到K近鄰樣本中心歐式距離的方法計算樣本隸屬度,最後通過比較隸屬度大小實現樣本識彆.倣真和UCI數據及模擬電路故障診斷應用驗證瞭算法較傳統方法更為有效,尤其適用于不平衡數據的識彆.
침대지지향량수거묘술(SVDD)다분류방법중혼첩역양본식별정도차적문제,제출료일충제고정도적K근린대속도고계산법.수선제취훈련양본중적량류혼첩양본병재혼첩역분별수심측시양본적K개근린,연후통과고계대측양본도K근린양본중심구식거리적방법계산양본대속도,최후통과비교대속도대소실현양본식별.방진화UCI수거급모의전로고장진단응용험증료산법교전통방법경위유효,우기괄용우불평형수거적식별.
