基于改进的二叉树SVM模拟电路故障诊断方法

分类器一直是模拟电路故障诊断研究中比较重要的一环,大多数的分类器都是二分类分类器.传统的SVM分类结构是一对一和一对多,但当分类的种类较多时,一对一需要构建多个分类器,而一对多结构要重复训练样本,任务量大,花费时间较多,并且这两种方法存在不可分区域.本文提出基于二叉树结构的SVM分类算法用于模拟电路的故障识别,二叉树结构的SVM分类原则是将最容易识别的故障先识别出来,再识别其他的类.本文先将各个类与其他类的相似方向计算出来,再构建二叉树SVM分类器,并使用遗传优化算法寻找最优参数,达到最优效果.