北京郵電大學張永軍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京郵電大學申請的專利一種基于孤立核支持向量機的故障診斷方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN116975727B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202310876702.5,技術領域涉及:G06F18/2411;該發明授權一種基于孤立核支持向量機的故障診斷方法及系統是由張永軍;王新新設計研發完成,并于2023-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于孤立核支持向量機的故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了:本發明公開一種基于孤立核支持向量機的故障診斷方法及系統,涉及故障診斷技術領域,該方法包括:采集待診斷設備的檢測數據;將所述待診斷設備的檢測數據輸入集成分類器進行故障分類,得到故障識別結果;所述集成分類器為采用AdaBoost算法集成的分類器;所述AdaBoost算法采用的基分類器為孤立核支持向量機。本發明提高了故障診斷準確性。
本發明授權一種基于孤立核支持向量機的故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于孤立核支持向量機的故障診斷方法,其特征在于,包括: 采集待診斷設備的檢測數據;所述待診斷設備為光伏設備,光伏設備的檢測數據包括光伏電池陣列的電流、光伏電池陣列的電壓、光照強度、光伏電池陣列的溫度和光伏電池陣列的功率輸出; 將所述待診斷設備的檢測數據輸入集成分類器進行故障分類,得到故障識別結果;所述集成分類器為采用AdaBoost算法集成的分類器;所述AdaBoost算法采用的基分類器為孤立核支持向量機;所述故障識別結果為發生了故障或者未發生故障; 多個基分類器訓練過程包括: 構建訓練集;所述訓練集中樣本數據包括輸入數據和標簽數據,所述輸入數據為樣本檢測數據,所述標簽數據為樣本檢測數據對應的故障結果; 為每個樣本數據初始化一個權值,權值均為1N,N表示所述訓練集中樣本數據的數量; 初始化M個基分類器,采用所述訓練集依次對各基分類器進行訓練,獲得M個訓練好的基分類器: 當采用所述訓練集訓練第m個基分類器之后,基于當前訓練集的權值分布,計算訓練后的第m個基分類器的分類誤差;m取值范圍為1至M; 根據訓練后的第m個基分類器的分類誤差,計算訓練后的第m個基分類器的分類器權重; 基于第m個基分類器的分類器權重對當前訓練集的權值分布進行更新。
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