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一种新的用于故障诊断分类器的特征样本生成方法

【摘要】 研究了测量向量的特征.提出了利用Voronoi多胞体选择特征样本的新方法.该方法由3部分组成:置信判决,首正归一及边界样本选择.利用该法生成的训练集不仅可以大大减少样本数从而提高训练速度,而且通过调节故障类别分割面位置,还可提高故障诊断准确率.

【期刊名称】 系统工程与电子技术

【作者】 解培中; 张志涌;

【作者单位】 南京邮电学院电子工程系,; 南京邮电学院电子工程系,;

【收录信息】北京大学中文核心期刊目录(北大核心);中国科学引文数据库(CSCD);中国科技论文与引文数据库(CSTPCD);

【年(卷),期】2001(023),011

【年度】2001

【页码】35-37,66

【总页数】4

【原文格式】PDF

【正文语种】chi

【中图分类】TN710;

【关键词】故障诊断;神经网络;电路;

【原文服务方】国家工程技术数字图书馆

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