用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态

针对环保设备多状态监测与识别问题，提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型。该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征，采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间，再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别。该算法模型避免了盲目分类，与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能。通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明，该算法具有98%以上的分类识别率。