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介绍了几种传统的支持向量机(SVM)多分类方法,分析了其存在的问题及缺点。提出了一种基于二叉决策树的SVM多分类方法,该方法具有简单、直观,训练样本少的特点。通过将其应用于提升机运行状态的故障诊断,结果表明,采用该方法比传统多类SVM方法和BP神经网络具有更高的诊断正确率。
基于SVM二叉决策树方法的矿井提升机故障诊断
【摘 要】
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介绍了几种传统的支持向量机(SVM)多分类方法,分析了其存在的问题及缺点。提出了一种基于二叉决策树的SVM多分类方法,该方法具有简单、直观,训练样本少的特点。通过将其应用
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2008年10期
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