摘要：高炉故障诊断是一个多类分类问题,且各个故障类别间具有一定的关系,在识别其中某一类故障时,并不需要区分全部故障的类别,为此提出了基于剪枝二叉树的支持向量机改进算法,每次识别时都去除相对没有价值的支持向量,根据类间相似度重新构造二叉树,剪掉没有价值的枝节,减少支持向量机个数,加速识别过程。通过对高炉故障模型的仿真实验,比较不同多类分类算法的性能,证明该方法能够在保证识别准确率的情况下提高故障诊断速度。

关键词：剪枝二叉树 支持向量机 多类分类 故障诊断 

单位：东北大学信息科学与工程学院; 沈阳110004