【摘 要】
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传统支持矢量数据描述（Support Vector Domain Description,SVDD）分类规则完全忽略非支持矢量所包含的样本信息,为此本文提出了一种全样本SVDD分类方法,并应用到模拟电路故障诊
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传统支持矢量数据描述（Support Vector Domain Description,SVDD）分类规则完全忽略非支持矢量所包含的样本信息,为此本文提出了一种全样本SVDD分类方法,并应用到模拟电路故障诊断中。该方法以贝叶斯理论和分类器模糊融合思想为基础,利用核密度估计得到的类条件概率密度和先验概率的乘积对SVDD相对距离进行加权。实验结果表明,与SVM扩展的多分类器相比,本文方法能够有效提高模拟电路故障诊断的准确率,且全样本SVDD分类模型对参数变化具有较强的稳健性。
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