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本文提出一种基于旋转森林的集成极端学习机分类方法，用以提高模拟电路故障诊断的准确性。算法对采样后的数据进行小波分解获得故障特征，采用旋转森林增加集成极端学习机基分类器之间的差异性。实验结果表明，采用本文方法对模拟电路进行在线故障诊断具有较高的准确性。
基于集成改进ELM的模拟电路故障诊断
【摘 要】
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本文提出一种基于旋转森林的集成极端学习机分类方法，用以提高模拟电路故障诊断的准确性。算法对采样后的数据进行小波分解获得故障特征，采用旋转森林增加集成极端学习机基分类
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院
【出 处】
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电子世界
【发表日期】
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2014年20期
【基金项目】
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基金项目：河南省科技厅基础与前沿技术研究项目（No142300410163）,,河南师范大学新引进博士科研启动费支持课题（Noqd12136）.
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