【摘 要】
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为解决核动力系统事故类型多样且故障严重程度难以确定的问题,在传统线性模型的基础上引入层级结构和嵌套结构,并选用支持向量机分类模型作为结构内的诊断模型;采用线性学习实现计算结果的融合,通过分析事故运行过程和机理选取单个分类模型的训练样本,并确定对应类别事故的有效识别区域及敏感参数。结果表明,本文提出的事故诊断框架的识别准确率达到99%以上,可为大型系统的事故诊断提供参考。
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为解决核动力系统事故类型多样且故障严重程度难以确定的问题,在传统线性模型的基础上引入层级结构和嵌套结构,并选用支持向量机分类模型作为结构内的诊断模型;采用线性学习实现计算结果的融合,通过分析事故运行过程和机理选取单个分类模型的训练样本,并确定对应类别事故的有效识别区域及敏感参数。结果表明,本文提出的事故诊断框架的识别准确率达到99%以上,可为大型系统的事故诊断提供参考。
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