کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6866402 | 678171 | 2014 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fault detection based on a robust one class support vector machine
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص خطا بر اساس یک بردار قدرتمند یک کلاس پشتیبانی از دستگاه بردار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ماشین آلات بردار پشتیبانی، ناپایدارها، یک کلاس پشتیبانی از ماشین های بردار، تشخیص گسل،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
A new fault detection scheme based on the proposed robust one class support vector machine (1-class SVM) is constructed in this paper. 1-class SVM is a special variant of the general support vector machine (SVM) and since only the normal data is required for training, 1-class SVM is widely used in anomaly detection. However, experiments show that 1-class SVM is sensitive to the outliers included in the training data set. To cope with this problem, a robust 1-class SVM is proposed in this paper. With the designed penalty factors, the robust 1-class SVM can depress the influences of outliers. Fault detection scheme is constructed based on the robust 1-class SVM. The simulation example shows that the robust 1-class SVM is superior to the general 1-class SVM, especially when the training data set is corrupted by outliers, and the fault detection scheme based on robust 1-class SVM presents satisfactory performances.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 263-268
Journal: Neurocomputing - Volume 145, 5 December 2014, Pages 263-268
نویسندگان
Shen Yin, Xiangping Zhu, Chen Jing,