基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术研究

本文提出了基于Gauss核函数的SVM故障诊断技术,并利用grid法对SVM中参数进行寻优,以保证得到最高分类精度。通过对某航空公司ERJ145的右发AE3007发动机进行故障诊断研究后,证明基于Gauss核函数的SVM在小样本故障诊断中有着较好的适用性和可信性,能够为飞机发动机故障诊断提供有效的参考。

基于Gauss核函数的快速构造最小超球算法

为提高基于超球的支持向量机算法中样本数据较多时的训练速度,提出一种构造最小超球的并行融合算法.该算法将全部训练数据集依据特定策略分割成若干个子数据集,分别对各个子数据集进行训练,对所得到的各子数据集的支持向量与融合数据进行训练,构造最小超球.仿真结果表明,并行融合算法在保证分类精度的情况下,能够显著减少训练时间,提高效率,且支持向量的数目较少.同时也验证了该文对Gauss核函数分析的正确性.