由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点，模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡，提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量，在多类别支持向量机的基础上，设计了模拟电路的最小二乘支持向量机预测模型，实现了对模拟电路的状态的故障预测。将该方法应用于Sallen-Key带通电路进行故障预测试验，结果表明，该方法比单一支持向量机、径向基神经网络、BP神经网络和APSVM有更好的分类和泛化性能，故障诊断准确率更高。
资源简介：由于模拟电路的多样性、非线性和离散性等特点，模拟电路的故障诊断呈现复杂、难以辨识等问题。针对已有方法的数据不平衡，提出了一种支持向量机集成的故障诊断方法。使用小波变换方法提取特征向量，在多类别支持向量机的基础上，设计了模拟电路的最小二乘支持...
上传时间： 2013-10-31
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上传时间： 2015-09-19
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上传时间： 2013-12-23
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上传时间： 2014-01-15
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上传时间： 2014-12-23
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上传时间： 2013-10-23
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上传时间： 2022-03-17
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上传时间： 2013-05-16
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上传时间： 2015-03-24
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上传时间： 2015-05-18
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上传时间： 2014-10-12
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上传时间： 2014-11-28
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上传时间： 2017-03-27
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上传时间： 2013-10-14
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上传时间： 2013-11-11
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上传时间： 2014-02-01
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上传时间： 2013-12-04
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