基于SVM 的二叉树多类分类算法及其在故障诊断中的应用

基于结构风险最小化原则的支持向量机( SVM)对小样本决策具有较好的学习推广性。但由 常规 SVM 算法是从 2 类分类问题推导出的,在解决故障诊断这种典型的多类分类问题时存在困难, 而提出一种依赖故障优先级的基于 SVM 的二叉树多级分类器实现( 2PTMC) 方法, 该方法具有简单 直观,重复训练样本少的优点。通过将其应用于柴油机振动信号的故障诊断,获得了令人满意的效果。