【摘 要】
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针对传统支持向量机（SVM）在模拟电路故障诊断应用中存在的不足，提出一种基于局部图嵌入加权罚支持向量机（LGEWP．SVM）的模拟电路故障诊断新方法。通过在保持数据整体类间间隔最大化
【机 构】
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中国人民解放军第91550部队,海军航空工程学院控制工程系
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针对传统支持向量机（SVM）在模拟电路故障诊断应用中存在的不足，提出一种基于局部图嵌入加权罚支持向量机（LGEWP．SVM）的模拟电路故障诊断新方法。通过在保持数据整体类间间隔最大化的基础上优化数据流形的局部分布，同时在惩罚系数中引入数据的全局分布信息，设计了一种依赖于数据分布的新型支持向量机。该方法有效融合了数据的先验分布信息，增强了算法的抗干扰能力，提高了模型的诊断准确度。实验结果验证了所提方法的有效性。
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