10.3969/j.issn.1000-386x.2018.03.049
基于自适应Voronoi检测器的故障检测算法
否定选择算法在单分类算法中具有良好特性,但在故障检测中,传统的否定选择算法训练时间过长,实际的检测精度不高.针对这些问题,提出一种基于自适应Voronoi检测器的否定选择算法.算法利用自体空间的内外边界样本生成检测器,弥补了实值检测器存在孔洞的缺陷,提高了检测器的覆盖率,且检测器仅需一次训练,减少了训练时间.通过对Iris数据和华北某电厂真实数据进行实验,将传统否定选择算法同V-Detector算法进行对比.实验证明该算法相对传统否定选择算法减少了检测器的生成时间,提高了算法整体的检测精度,避免了检测器间孔洞的发生.
密度聚类、否定选择算法、人工免疫、故障检测、冯洛诺伊图
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
山东省重点研发计划项目2015GGX101047,2016GGX101024
2018-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
257-261
