改进的直推式支持向量机的大型高炉故障分类算法及应用

摘要

本发明公开了一种改进的直推式支持向量机的大型高炉故障分类算法及应用，属于工业过程监控与诊断技术领域。首先，针对工业采集数据，利用训练数据中包含的正负标签的数据进行归纳式学习，得到一个原始的样本分类器。其次，利用原始的样本分类器对无标签样本进行分类。最后，通过迭代计算的方法获得最优的样本分类器。本发明提出了一种改进的基于直推式支持向量机的故障分类算法，从平衡数据样本类别的数量入手，对无标签的样本进行了初步的预测，并对该过程进行了优化，因此与其它现有的方法相比，本发明方法在流程工业模拟试验中取得了较好的分类效果，并具有更高的准确率。