【摘 要】
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针对一对一（OVO）分解法,提出了一种改进的投票（MWV）策略,解决了传统策略中的不可分区域问题。首先,由训练iω类和ωj（j≠i,j=1,…,n）类而得到的SVM决策函数;再对iω类定义了一个取
【机 构】
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九江大学数字控制技术与应用江西省重点实验室,清华大学电机工程与应用电子技术系
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针对一对一（OVO）分解法,提出了一种改进的投票（MWV）策略,解决了传统策略中的不可分区域问题。首先,由训练iω类和ωj（j≠i,j=1,…,n）类而得到的SVM决策函数;再对iω类定义了一个取值在0~1之间的调节函数,并使改进的得票值等于传统得票值加上调节函数。最后,根据改进的得票值进行分类决策。对于可分区域的样本,改进MWV策略的分类结果与传统策略完全相同;对于不可分区域的数据,由调节函数的值决定。将所提法应用于齿轮传动箱故障诊断实例并与传统得票策略诊断进行了对比,实验结果验证了所提方法的上述优越性
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