支持向量数据描述(Support Vector Data DescriptionSVDD)的故障检测(异常检测)程序
支持向量数据描述(SupportVectorDataDescription,SVDD)是一种单值分类算法,能够实现目标样本和非目标样本的区分。故障检测(异常检测)实质上是一种单值分类问题,将正常样本和异常样本区分开来。基于SVDD的故障检测(异常检测)流程一般为:
1.获取正常样本数据集。
2.训练SVDD超球体,获取超球体的相关参数(阈值、支持向量等等)。
3.计算测试样本到超球体的球心距,通过比较球心距和阈值来判断该测试样本是否为异常样本。
代码主要包括:
1.应用例子(包含了数据)(demo.m)
2.SVDD的训练函数,获取支持向量和超球体半径(svdd_tr
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