一种基于二叉树支持向量机的分类方法

摘要

本发明公开了一种基于二叉树支持向量机的分类方法，包括步骤：一、信号采集：采用状态信息检测单元对被检测对象在N种不同工作状态时的工作状态信息分别进行检测，并将所检测信号同步传送至数据处理器，相应获得与N种不同工作状态相对应的N组工作状态检测信息；二、特征提取；三、训练样本获取：分别在经特征提取后的N组工作状态检测信息中，随机抽取m个检测信号组成训练样本集；四、分类优先级别确定；五、多分类模型建立；六、多分类模型训练；七、信号实时采集及同步分类。本发明设计合理、操作简便、实现方便且使用效果好、实用价值高，不仅可以选出SVM分类器的最优参数，且能减少噪声和孤立点对分类的影响，提高了分类速度和精度。