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摘要
现有的基于凸壳的支持向量机(SVM)算法处理机械装备产生的大规模原始数据时间太长。针对这一问题，通过结合轮廓提取算法(Alpha Shapes)和快速凸壳算法，提出一种结合改进快速凸壳算法的SVM用于故障诊断研究。该融合算法利用改进简化的Alpha Shapes算法提取点集的边界数据点，作为改进的快速凸壳算法的对象，减少凸壳算法递归的工作量。实验结果表明：该算法平均只提取了数据集0.26%的数据点，且计算的时间也相应降低。最后实验同样表明该算法的性能优于单一的SVM算法。
- 出版日期2023
- 单位电子信息工程学院; 太原科技大学
