【摘 要】
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针对过程控制系统中阀门故障种类多、类型相似、故障数据有很强的非线性等问题,提出一种基于支持向量机决策树（SVM-DT）的阀门故障分类算法,利用改进的遗传算法对识别率影响较大
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
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针对过程控制系统中阀门故障种类多、类型相似、故障数据有很强的非线性等问题,提出一种基于支持向量机决策树（SVM-DT）的阀门故障分类算法,利用改进的遗传算法对识别率影响较大的支持向量机（SVM）参数C和σ进行优化。根据类间分离测度,找出分离测度值最小的两类样本,用优化后的支持向量机进行训练,将其合并为一个类簇与其它故障种类一起,找出最难分类的两类故障样本集,逐步将所有训练样本生成决策二叉树模型。通过动态执行器基准平台（DAMADICS）阀门模型对支持向量机决策树模型进行验证,实验结果表明,该算法能够有效提
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