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[1]王德成,林辉.一种SVM不平衡分类方法及在故障诊断的应用[J].电机与控制学报,2012,(09):48-52.
 WANG De-cheng,LIN Hui.Imbalanced pattern classification method based on support vector machine and its application on fault diagnosis[J].,2012,(09):48-52.
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一种SVM不平衡分类方法及在故障诊断的应用(PDF)
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《电机与控制学报》[ISSN:1007-449X/CN:23-1 408/TM]

卷:
期数:
2012年09
页码:
48-52
栏目:
出版日期:
2012-11-23

文章信息/Info

Title:
Imbalanced pattern classification method based on support vector machine and its application on fault diagnosis
作者:
王德成; 林辉;
西北工业大学自动化学院;
Author(s):
WANG De-chengLIN Hui
School of Automation,Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710072,China
关键词:
支持向量机 不平衡分类 欠采样 永磁同步电机 故障诊断
Keywords:
-
分类号:
TM341
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对支持向量机不平衡样本分类倾斜性问题,提出一种欠采样支持向量机分类器。构建包含少类样本的最小封闭超球体,计算各个多类样本到包含少类样本最小封闭超球体球心的距离,利用该距离对多类样本进行欠采样,产生新的训练集,实现训练集的平衡。该方法和其他不平衡分类方法在基准数据集的分类结果表明该方法在识别率和分类速度方面的有效性。将该方法应用于永磁同步电机驱动电路功率开关管开路故障诊断中,结果表明该方法缩短故障分类器的训练时间,提高了故障分类器的泛化能力和诊断速度。
Abstract:
-

参考文献/References:

-

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备注/Memo

备注/Memo:
西北工业大学科研启动基金(GAKY3006)
更新日期/Last Update: 2013-01-14