HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

一种SVM不平衡分类方法及在故障诊断的应用

作者:王德成 林辉支持向量机不平衡分类欠采样永磁同步电机故障诊断

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

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

电机与控制学报

《电机与控制学报》(CN:23-1408/TM)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电机与控制学报》刊登范围:电机与电器、电力电子与电力传动、电力系统及其自动化、电工理论与新技术、高电压与绝缘技术、测试计量技术与仪器、控制理论与控制工程、检测技术与自动化装置、导航制导与控制、机器人控制等方面具有原创性、创新性、先进性的科研成果和学术论文。

杂志详情