| DAG SVM的结构优化研究及其在故障诊断中的应用 |
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| 引用本文： | 陈思羽,宁芊,周新志,赵成萍,雷印杰.DAG SVM的结构优化研究及其在故障诊断中的应用[J].四川大学学报(自然科学版),2015,52(2):299-305. |
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| 作者姓名： | 陈思羽 宁芊 周新志 赵成萍 雷印杰 |
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| 作者单位： | 四川大学电子信息学院;四川大学电子信息学院;四川大学电子信息学院;四川大学电子信息学院;四川大学电子信息学院 |
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| 基金项目： | 国家973计划项目（2013CB328903 2） |
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| 摘 要： | 有向无环图支持向量机(DAG-SVM)是一种新颖且使用广泛的多分类算法.传统DAG-SVM由于需要训练的SVM分类器较多,在工程中训练耗时长.又由于传统DAGSVM分类效果受到结构排序影响,导致其分类效果具有随机性.针对以上两个问题,通过结构重组减少SVM分类器个数从而缩短了训练时间,通过对训练数据的重新划分计算产生了最优分类排序,提高了分类正确率.仿真测试与工程实践证明,本文方法相对传统DAGSVM方式,能缩短训练时间,且拥有更高的分类正确率.
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| 关 键 词： | 支持向量机 有向无环图 多分类 故障诊断 |
| 收稿时间： | 2014/4/16 0:00:00 |
Support vector machine with structure optimized decision directed acyclic graph and its application to fault diagnosis |
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| CHEN Si-Yu,NING Qian,ZHOU Xin-Zhi,ZHAO Cheng-Ping and LEI Yin-Jie.Support vector machine with structure optimized decision directed acyclic graph and its application to fault diagnosis[J].Journal of Sichuan University (Natural Science Edition),2015,52(2):299-305. |
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| Authors: | CHEN Si-Yu NING Qian ZHOU Xin-Zhi ZHAO Cheng-Ping and LEI Yin-Jie |
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| Institution: | College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University;College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University;College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University;College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University;College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Support vector machine Directed acyclic graph Multi class classification Fault diagnosis |
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