10.3321/j.issn:1001-506X.2001.11.012
一种新的用于故障诊断分类器的特征样本生成方法
研究了测量向量的特征.提出了利用Voronoi多胞体选择特征样本的新方法.该方法由3部分组成:置信判决,首正归一及边界样本选择.利用该法生成的训练集不仅可以大大减少样本数从而提高训练速度,而且通过调节故障类别分割面位置,还可提高故障诊断准确率.
故障诊断、神经网络、电路
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TN710(基本电子电路)
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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35-37,66
