基于平衡决策树相关向量机的模拟电路多类故障诊断方法

摘要：

针对模拟电路的多类故障诊断问题,提出一种基于平衡决策树(Balanced Decision Tree,BDT)相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的故障诊断方法;综合考虑类内紧密性和类间分散性,建立了一种类的可分性度量方法,并根据不同类划分的可分度大小优化确定BDT结构,通过在BDT各个决策节点构造RVM二类分类器实现RVM的多类分类;故障诊断实验结果表明:该方法在训练效率、诊断效率和诊断精度等方面的综合性能优于已有的RVM多类故障诊断方法.

关键词：模拟电路、多类故障诊断、平衡决策树、相关向量机、可分性度量

所属期刊栏目：21

分类号：TP206.3(自动化技术及设备)

资助基金：武器装备预研基金资助项目9140A27020212JB14311

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3231-3233,3242