CBFS-SVM及其在故障诊断中的应用

摘要：

本文结合了属性相关性分析及支持向量机分类机理,提出了一种新的故障诊断方法.首先使用基于属性相关性分析的方法对过程特征变量进行简约,去除冗余的过程信息,并降低过程数据的维数,获得具有代表性的过程特征信息,同时充分利用支持向量机的良好推广性能,提高了预测分类精度.对污水处理过程故障诊断实验结果表明了该方法的优越性.

关键词：污水处理、故障诊断、特征提取、属性相关性分析、支持向量机

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：基金申请人:罗飞;项目名称:污水生化处理系统的建模与节能优化控制;颁发部门:国家自然科学基金项目60774032

在线出版日期：2009-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：164-165,240