基于SVM的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用

摘要：

基于结构风险最小化原则的支持向量机(SVM)对小样本决策具有较好的学习推广性.但由于常规SVM算法是从2类分类问题推导出的,在解决故障诊断这种典型的多类分类问题时存在困难,因而提出一种依赖故障优先级的基于SVM的二叉树多级分类器实现(2PTMC)方法, 该方法具有简单、直观,重复训练样本少的优点.通过将其应用于柴油机振动信号的故障诊断,获得了令人满意的效果.

关键词：支持向量机、故障诊断、二叉树

所属期刊栏目：18

分类号：TK428(内燃机)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研项目99061116

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：272-276,284