【摘 要】
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针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的完全二叉树支持向量机构建方法。基于帕累托原则以核心圈样本最近类间距离和类内计算半径圈样本平
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针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的完全二叉树支持向量机构建方法。基于帕累托原则以核心圈样本最近类间距离和类内计算半径圈样本平均密度建立了类间差异性估计策略,将类间距离大且类内样本分布紧密的类别最先分离出来,并提出了构建完全二叉树的算法步骤。通过在UCI标准数据集上与其他SVM多类分类算法作比较,验证了改进算法的优越性。以TE过程故障诊断为研究对象,基于核主成分分析提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了故障的准确识别。
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