多分类SVDD混叠域识别的模拟电路故障诊断

来源：计算机测量与控制杂志2016年第1期北京时间：

作者：仝奇,胡双演,叶霞,张仲敏,李俊山

摘要：JP+1]针对多分类支持向量域数据描述(SVDD)方法中混叠样本诊断精度差的问题,提出了一种带异类样本的多分类SVDD算法；该方法在普通SVDD超球模型基础上,对于存在混叠区域的类别,以该类所有样本为目标类,其他类与之混叠的样本为异类,利用带异类样本的SVDD算法重新训练,直至所有超球优化完毕；仿真实验验证了文章算法消除混叠和提高精度的能力,并将该算法应用于模拟电路故障诊断中；相较与SVDD多分类算法、一对一和一对多SVM算法,文章方法在模拟电路故障诊断中具有更高的诊断精度。

关键词：支持向量域数据描述;混叠;异类样本;故障诊断;模拟电路 [HJ1.6mm]