专利名称：基于大规模训练集支持向量机的故障诊断方法专利类型：发明专利发明人：徐启华,师军
申请号：CN201910062336.3申请日：20190123公开号：CN109816016A公开日：20190528
摘要：本发明公开了故障诊断技术领域的基于大规模训练集支持向量机的故障诊断方法，提出了一种新的SVM学习策略，通过保留初始SVM分类器支持向量超平面附近的样本以及错分样本，使最终得到的约减集规模明显缩小，从而可在保持较高分类精度的前提下使训练时间明显缩短；同时，由于支持向量的数量减小，分类时间也相应缩短，给出了序贯最小优化算法的参数选择方法和几个关键问题的解决方法，为这种极具潜力的算法在SVM故障诊断中的实际应用奠定了坚实基础；本发明基于大规模训练集SVM的故障诊断方法有效、可靠，容易实现，可以作为工程应用的基础。
申请人：淮海工学院
地址：222005 江苏省连云港市苍梧路59号淮海工学院
国籍：CN
代理机构：北京科家知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：陈娟
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