一种基于多类支持向量机的故障诊断算法

摘要：

主要研究了多类支持向量机算法,及其在多类故障诊断问题中的运用.考虑到传统"一对一"算法和"一对多"算法的局限,提出了基于遗传算法的决策树支持向量机,利用遗传算法的全局随机搜索性能来构造决策树.根据样本数据的分布,遗传算法的适应度函数定义为两个子类集聚类中心之间的距离,使得在决策树的每一个节点最可分类别尽可能分开.通过对三个数据集进行仿真分析,表明该算法的性能优于两个传统算法,具有更高的推广能力,验证了算法的有效性.

关键词：支持向量机、决策树、遗传算法、故障诊断

所属期刊栏目：13

分类号：TP206(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60604021,60874054

在线出版日期：2009-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：302-306