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一种基于支持向量机的泵站故障分类方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的泵站故障分类方法,包括数据提取;分层训练SVM;将多类泵站故障类型两两可分的特点与支持向量机理论相结合,构造出四层的SVM分类器,对泵站的五种典型故障进行分类;输出结果,进行分析等步骤。本发明基于支持向量机的分类方法对比于其他方法来说分类的正确率较高,能在较短的时间内训练得到分类模型,实时性好。对训练样本集要求低,不存在过拟合和局部极小值的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN110717505A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN201910771340.7

  • 发明设计人 张骏鹏;

    申请日2019-08-20

  • 分类号

  • 代理机构南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人成立珍

  • 地址 210019 江苏省南京市江宁开发区佛城西路8号

  • 入库时间 2023-12-17 05:26:56

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190820

    实质审查的生效

  • 2020-01-21

    公开

    公开

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