Fisher准则函数与RVM在模拟电路故障诊断中的应用

"基于Fisher准则函数的相关向量机模拟电路故障诊断.pdf" 本文是一篇关于模拟电路故障诊断的研究论文，采用了一种结合Fisher准则函数、模糊核聚类和稀疏贝叶斯相关向量机（RVM）的创新方法。在模拟电路故障诊断领域，特征之间的模糊关系和重叠问题常导致分类效果不佳。为了解决这些问题，作者提出了一个两步的诊断模型。 首先，他们应用Fisher准则函数来确定最佳聚类数的自适应估计方法。Fisher准则函数是一种优化工具，用于寻找最大化类间距离同时最小化类内距离的分类边界，从而提高分类的区分度。通过这种方法，可以更精确地识别和分离不同的故障模式，减少特征间的模糊性和交叠。 接着，利用模糊核聚类技术来选择最优的可诊断故障集。模糊核聚类允许数据点属于多个类别，这在处理模拟电路故障时特别有用，因为故障状态可能并非清晰地划分。通过模糊核聚类，可以更好地捕捉故障特征的复杂性和不确定性。 在完成预处理步骤后，论文引入了基于稀疏贝叶斯的相关向量机模型进行故障分类。RVM是一种机器学习算法，其优势在于能够以较少的参数实现高效的学习，同时具有良好的泛化能力。在贝叶斯框架下，模型能够推断出分类函数的权重，帮助做出更准确的诊断决策。通过这种方式，RVM不仅提高了模拟电路故障分类的准确度，还降低了计算复杂性，实现了诊断模型的稀疏性和泛化性。 论文通过仿真验证了该诊断模型的有效性，结果表明在提高分类精度的同时，模型的稀疏性和泛化性能也得到了提升。这为模拟电路故障诊断提供了一种新的、强大的工具，对于提高电路的可靠性和维护效率具有实际意义。 关键词：相关向量机，Fisher准则函数，模糊核聚类，稀疏贝叶斯，模拟电路，故障诊断 中图分类号：TP181 文献标志码：A 文章编号：1001-3695(2011)06-2085-03 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.023 这篇论文是第二炮兵工程学院的研究成果，由杨颖涛、王跃钢和邓卫强共同完成，他们的研究方向分别涉及机器学习、故障诊断、实验数据分析与处理、惯性导航以及信号处理。