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研究了测量向量的特征.提出了利用Voronoi多胞体选择特征样本的新方法.该方法由3部分组成:置信判决,首正归一及边界样本选择.利用该法生成的训练集不仅可以大大减少样本数从而提高训练速度,而且通过调节故障类别分割面位置,还可提高故障诊断准确率.
一种新的用于故障诊断分类器的特征样本生成方法
【摘 要】
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研究了测量向量的特征.提出了利用Voronoi多胞体选择特征样本的新方法.该方法由3部分组成:置信判决,首正归一及边界样本选择.利用该法生成的训练集不仅可以大大减少样本数从
【机 构】
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南京邮电学院电子工程系
【出 处】
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系统工程与电子技术
【发表日期】
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2001年11期
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