【摘 要】
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提出了一种改进的二叉树支持向量机（support vector machines,简称SVM）算法,用以克服二叉树SVM构造时各级正类样本选择缺乏理论指导的问题。基于最易分割类应最先分割的思想,该
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提出了一种改进的二叉树支持向量机（support vector machines,简称SVM）算法,用以克服二叉树SVM构造时各级正类样本选择缺乏理论指导的问题。基于最易分割类应最先分割的思想,该方法在定义特征参数类识别率概念的基础上,首先逐级计算每个特征参数对各级SVM所对应各类训练样本的类识别率,然后选择类识别率综合排序结果处于第1位的样本类作为相应级SVM的正类。从缸盖振动信号包络幅值域参数和小波包分解频带能量百分比参数中选取了对气阀故障较为敏感的9个特征,形成了诊断特征向量,使用常用的1-a-r,
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