论文部分内容阅读
在传统的支持向量数据描述算法中所使用的训练样本往往比较有限,所形成的目标样本区域边界的精确度往往不够,同时SVDD算法在进行实时检测时要处理大量样本数据运算量较大。基于此提出动态支持向量数据描述的故障诊断方法。该方法是支持向量数据描述算法的改进型,将测得的目标样本与支持向量集一起形成新的训练样本重新训练分类器,随着被测样本数的增加而不断更新目标样本区域。这样可以减小优化规模,提高故障诊断的效率和准确度。