【摘 要】
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支持向量机学习算法针对小样本情况表现出优良的性能。能够在有限特征信息情况下，最大限度地发掘数据中隐含的分类知识，使其能够更适用于故障诊断领域。研究决策有向无环图多类
【机 构】
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安徽工业大学工程实践与创新教育中心
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支持向量机学习算法针对小样本情况表现出优良的性能。能够在有限特征信息情况下，最大限度地发掘数据中隐含的分类知识，使其能够更适用于故障诊断领域。研究决策有向无环图多类分类支持向量机在TE（Tennessee Eastman, TE）过程中的应用。仿真结果表明该方法分类精度较高且测试时间短，能够满足复杂工业过程对故障诊断的要求。
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