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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

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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.

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来源
《系统工程与电子技术》 |2001年第11期|35-3766|共4页
作者
解培中; 张志涌;
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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;

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正文语种 chi
中图分类电子电路;
关键词
故障诊断; 神经网络; 电路;

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