基于局部图嵌入加权罚SVM的模拟电路故障诊断方法

发布时间：2017-10-10 03:18

  本文关键词：基于局部图嵌入加权罚SVM的模拟电路故障诊断方法

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【摘要】：针对传统支持向量机(SVM)在模拟电路故障诊断应用中存在的不足,提出一种基于局部图嵌入加权罚支持向量机(LGEWP-SVM)的模拟电路故障诊断新方法。通过在保持数据整体类间间隔最大化的基础上优化数据流形的局部分布,同时在惩罚系数中引入数据的全局分布信息,设计了一种依赖于数据分布的新型支持向量机。该方法有效融合了数据的先验分布信息,增强了算法的抗干扰能力,提高了模型的诊断准确度。实验结果验证了所提方法的有效性。
【作者单位】： 中国人民解放军第91550部队;海军航空工程学院控制工程系;
【关键词】： 模拟电路 故障诊断 支持向量机 数据流形
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(61203168)
【分类号】：TN710;TP181
【正文快照】： 0引言片上系统技术的发展使得模拟电路的测试与诊断变得越发重要[1]。但模拟电路自身存在故障模型欠佳、元件容差、故障参数连续和电路非线性等特点[2],使得模拟电路故障诊断技术发展缓慢,至今仍无实用方法。20世纪90年代以来,随着人工智能技术(主要是机器学习方法)研究的复兴

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1004029