【摘 要】
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传统的支持向量机是基于两类问题提出的，如何将其有效地推广至多类分类仍是一个研究的热点问题。在分析比较现有支持向量机多类分类OVO方法存在的问题及缺点的基础上，该文提出
【机 构】
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九江大学江西省数字控制技术与应用重点实验室,大连理工大学电子与信息工程学院
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传统的支持向量机是基于两类问题提出的，如何将其有效地推广至多类分类仍是一个研究的热点问题。在分析比较现有支持向量机多类分类OVO方法存在的问题及缺点的基础上，该文提出一种新的基于概率投票策略的多类分类方法。在该策略中，充分考虑了OVO方法中各个两类支持向量机分类器的差异，并将该差异反映到投票分值上。所提多类支持向量机方法不仅具有较好的分类性能，而且有效解决了传统投票策略中存在的拒分区域问题。将基于概率投票的多分类支持向量机作为关键技术应用于实际齿轮箱故障诊断，并与传统投票策略的结果进行对比，表明所提方法的
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