基于DIC的HMT模型选择在故障诊断中的应用

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【摘要】

：

隐Markov树(HMT)模型作为一种信号小波变换系数的统计模型较好地刻画了小波变换系数的统计相关性和非高斯性。应用HMT模型进行故障诊断时,一个重要的问题即是HMT模型结构的选择。判别信息准则(DIC)是一种适合于分类问题的模型选择准则,它选择最不可能产生属于其它类别的数据。实验表明与通常使用的Bayesian信息准则(BIC)相比,DIC可以选择识别率更高的HMT模型。

【作者】

：

桂林武小悦

【机构】

：

国防科学技术大学信息系统与管理学院,国防科学技术大学信息系统与管理学院

【出处】

：

微计算机信息

【发表日期】

：

2008年19期

【关键词】

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DIC BIC HMT 模型选择故障诊断 DIC BIC HMT model selection fault diagnosis

【基金项目】

：

国家自然科学基金（70571083）

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