基于支持向量机的无穷维AdaBoost算法与其应用,该文是支持向量机方面学士学位论文范文与支持向量机和维AdaBoost算法和应用相关学士学位论文范文.
支持向量机论文参考文献：
前言：
弱学习定理表明,找到优于随机猜测的弱学习算法可以通过某种方式构造出强学习算法.在机器学习领域,AdaBoost 算法就是一种基于弱学习定理的极其学习方法,能够将多个弱分类器集成为一个强分类器,但弱分类器数量的有限性限制了其算法分类精度.因此,基于支持向量机方法实现无穷维AdaBoost 算法可以解决这一问题,其关键是建立新的支持向量机核函数.通过定义核函数,实现算法步骤后,可以提供该算法在各个领域的应用效果.
一、基于支持向量机的无穷维AdaBoost 算法
1.1 支持向量机与无穷维AdaBoost 算法
二、无穷维AdaBoost 算法的应用
2.1 在模拟电路故障诊断中的应用
在模拟电路的故障诊断中常用的方法包括神经网络法、支持向量机法和BP 神经网络方法等.无穷维AdaBoost 算法在模拟电路故障诊断中的应用可以进一步提升故障诊断精度.比如在一个故障模拟电路中,取a~e 五个节点的电压数据作为故障诊断特征数据,分别对模拟电路易发生的集中软故障类型进行判断.在诊断过程中,特征数据通过实测得到,也可以利用专业软件进行仿真.本次试验采用PSPICE10.5仿真软件,首先假设故障类型属于单一元器件故障,若电阻实测值超过了标称值的5%,则将其视为故障电阻.在仿真软件中将R1 电阻设定为6kΩ,仿真测值为正偏5%,测量此时a~e 的节点电压,调整其他电阻参数,得到多组特征数据,以此类推,得到其余故障特征数据.对于得到的k 类故障,训练k 个支持向量机,对其进行故障诊断.
2.2 无穷维AdaBoost 算法与有限维AdaBoost 算法的比较
现将无穷维AdaBoost 算法与有限维AdaBoost 算法进行比较,同时运用两种方法进行模拟电路故障诊断.试验过程中取25 个弱分类器进行集成,分别统计两种算法的故障诊断错误率.从实验结果来看,无穷维AdaBoost 算法的错误率从在0.01~0.05 之间,明显低于有限维AdaBoost 算法.从故障诊断时间来看,无穷维AdaBoost 算法的训练弱分类器耗时为0.8s,诊断耗时为1.5s,同样低于有限维AdaBoost 算法的1.5s 和4.5s.
三、结束语
综上所述,支持向量机与AdaBoost 算法具有较高的相似性,可以基于支持向量机实现无穷维AdaBoost 算法.通过定义新的支持向量机核函数,确定AdaBoost 算法步骤,可以得到有效的无穷维AdaBoost 算法,将其利用在模拟电路斩断等过程中,可以提高分类精确度、缩短诊断时间.
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