【摘 要】
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核方法通过非线性映射将原始数据嵌入到高维特征空间，然后进行线性分析和处理，为基于知识的数据分析带来新的方法和模式。本文针对传统的K-均值聚类方法无法解决故障特征数
【机 构】
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海军航空工程学院研究生管理大队，山东烟台，264001
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核方法通过非线性映射将原始数据嵌入到高维特征空间，然后进行线性分析和处理，为基于知识的数据分析带来新的方法和模式。本文针对传统的K-均值聚类方法无法解决故障特征数据维数高、在故障样本交叠严重时多分类性能较差的问题。在电路故障特征数据预处理阶段，提出了一种类互均衡核K-均值法进行聚类，不仅克服了传统方法中分配不均或漏分问题，而且解决了特征数据维数高带来的奇异性问题，还有效提高了故障样本交叠时的多分类聚类性能；设计了一种核密度函数用于模糊支持向量机实现多故障的分类，给出了最优带宽的求解方法。将该方法应用于国际标准电路中的CTSV滤波器电路故障诊断中，结果表明：该方法能突出不同故障的特性，具有很高的故障识别率，具有广阔的工程应用前景。
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