基于误判损失最小化支持向量机的故障诊断
为了解决决策导向无环图支持向量机(DAG-SVM)故障诊断的划分偏好问题，采用误判损失最小化支持向量机(MLM-SVM)对多分类决策结构进行寻优．传统方法以最大化诊断正确率为目标，该方法则考虑了各类误判引发损失的差异性，以最小化误判带来的损失为优化目标．针对k类故障进行诊断时，MLM-SVM首先给出各误判情况的惩罚因子，并生成k!种决策结构的误判损失混淆矩阵；然后，结合总体损失风险函数，求解出各结构对应的误判损失风险，进而获取具有最小误判损失风险的决策结构用以故障诊断．将该方法用于变压器故障诊断中，寻找得到最佳结构；然后采用k!种决策结构进行故障诊断，统计其误判损失，得出最佳结构．两者所选结构吻合，从而验证了该方法的有效性．
故障诊断 误判损失最小化支持向量机 结构选择
易辉 宋晓峰 姜斌 冒泽慧
南京航空航天大学自动化学院,南京 210016
国内会议
南京
中文
116-120
2010-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）