支持向量机在模拟电路故障诊断中应用

摘要

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,结构简单,泛化能力强,对小样本分类具有良好的识别效果。本文提出了基于支持向量机的模拟电路故障诊断新方法,描述了电路故障特征的选取过程,建立了以支持向量机为基础的模拟电路故障诊断模型。并以双二次滤波电路为诊断实例,实验结果表明,该方法故障诊断准确率大于96.5%,优于传统方法。