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基于增量学习支持向量机集成算法的轨道电路故障诊断方法

作     者:孔筱筱 

作者机构:南京铁道职业技术学院江苏南京210031 

出 版 物:《哈尔滨铁道科技》 (Harbin Railway Technology)

年 卷 期:2017年第2期

页      面:1-3,10页

学科分类:08[工学] 082302[工学-交通信息工程及控制] 0823[工学-交通运输工程] 

基  金:南京铁道职业技术学院青年基金科研项目安全PLC在联锁系统中的应用研究(项目编号YQ1404) 

主  题:增量学习 支持向量机 集成算法 轨道电路 故障诊断 

摘      要:提出1种基于增量学习的支持向量机集成算法,增量学习的思想是使学习器的精度可以随着其应用过程中样本集的不断积累而逐步提高。把增量学习引入到支持向量机集成中,可以充分的利用历史训练结果得到的支持向量集,并整合增量样本,一定程度上克服了支持向量集分布不均的问题。将该方法应用于轨道电路故障数据分类,实验结果表明:增量学习支持向量机集成算法对轨道电路故障数据具有较高的分类精度。

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