【摘 要】
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为提升模拟电路故障诊断精度,结合基于故障特征间一维模糊度的特征选择算法,提出一种新的多核超限学习机诊断模型。该模型通过设置虚拟的基核,将正则化参数融入基核权重求解
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51605487),山东省自然科学基金(No.ZR2016FQ03)
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为提升模拟电路故障诊断精度,结合基于故障特征间一维模糊度的特征选择算法,提出一种新的多核超限学习机诊断模型。该模型通过设置虚拟的基核,将正则化参数融入基核权重求解过程中;同时,通过将特征空间类内散度集成到多核优化目标函数中,在最小化训练误差的同时,使得同一模式的故障样本更加集中,有效提升了故障模式间的辨识力。通过两个模拟电路诊断实例表明:相比于单核学习算法,所提方法可以显著提升诊断精度,并且可以将难以辨识的故障样本更加准确地隔离到相应模糊组中;相比于一般的多核学习算法,所提方法在取得相似诊断精度的同时,时
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