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公开(公告)号：CN107255785A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710291023.6
申请日：2017-04-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01R31/316
CPC classification number: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了基于改进mRMR的模拟电路故障诊断方法，首先对标准的mRMR原则进行优化，在其原始判断依据中引入一个权重因子，这个权重因子用来细化相关性和冗余性。其次提取模拟电路的故障特征作为原始的故障特征集，利用mRMR原则对其进行原始故障特征集进行优化。以指定步长得出一组嵌套的故障特征集合，以诊断的正确率作为标准，在这组故障特征集合中选取最优特征子集。采用SVVD作为分类器，核函数选用径向基核函数，借助遗传算法的搜索能力得出最优的惩罚参数和核函数参数。本发明引入特征相关冗余权重因子以细化对特征相关性和冗余性的度量,通过对权重进行不同的赋值，对准则中特征相关性与冗余性的加权系数进行调整，以求得到最好的特征选择结果。
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