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思路：
1）信号特征提取，确定以Tsallis熵特征作为特征
2）特征输入单类支持向量机（OCSVM）区分正常与故障
3）故障信号输入极限学习机（ELM）识别故障类型
4）采用特定故障类型样本训练得到的OCSVM进一步判断此故障是否为无训练样本的未知故障类型
基于 Tsallis 熵与层次化混合分类器的含未知故障断路器机械故障诊断
思路：
1）信号特征提取，确定以Tsallis熵特征作为特征
2）特征输入单类支持向量机（OCSVM）区分正常与故障
3）故障信号输入极限学习机（ELM）识别故障类型
4）采用特定故障类型样本训练得到的OCSVM进一步判断此故障是否为无训练样本的未知故障类型
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転載: blog.csdn.net/Goodlick/article/details/116444080
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