模拟电路的一种纠错码SVM诊断方法

作     者：胡莹岑 王友仁 崔江 Hu Yingcen;Wang Youren;Cui Jiang

作者机构：南京航空航天大学自动化学院南京210016 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2011年第23卷第11期

页      面：1931-1937页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(60871009) 航空科学基金(2009ZD52045) 南京航空航天大学基本科研业务费专项科研项目基金(NS2010063) 

主　　题：模拟电路 故障诊断 纠错码 支持向量机 模糊C-均值 

摘      要：为了解决支持向量机在模拟电路中诊断时间长的问题,同时提高故障的诊断精度,提出一种基于纠错码支持向量机的模拟电路故障诊断方法.首先采用模糊C-均值算法对训练样本两两聚类,根据聚类二叉树得到纠错码矩阵;然后按码矩阵的编码设计基于支持向量机的多类故障分类器,对样本进行分组训练和测试;最后对测试向量进行解码得到诊断结果.实验结果表明,文中方法的诊断精度优于传统支持向量机和BP神经网络方法,同时有效地降低了基于支持向量机多类分类的故障诊断时间.