【摘 要】
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给出了基于支持向量机（SVM）1-v-1和决策导向无环图（decision directed acydic graph，DDAG）多类分类算法的模拟电路软故障诊断新方法．DDAG是在1-v-1算法基础上构建的新的学习架构，在
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给出了基于支持向量机（SVM）1-v-1和决策导向无环图（decision directed acydic graph，DDAG）多类分类算法的模拟电路软故障诊断新方法．DDAG是在1-v-1算法基础上构建的新的学习架构，在对多个SVM子分类器进行组合的过程中，引入了图论中有向无环图的思想．比较了采用不同核函数时支持向量机的分类结果．实验结果表明采用DDAG支持向量机（DAGSVM））多类分类算法时，诊断准确率为99％．因此，DAGSVM算法具有较高的诊断准确率．
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