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为克服传统无量纲指标构建方式的缺点,将遗传编程引入于无量纲指标的构建中,通过对原始参数重新组合优化,从而形成新的指标,并根据分类效果直接进行选择,最终获得了最佳参数.该方法克服了传统方式的盲目性,简便易行,同时将获得的优化指标应用于滚动轴承状态识别中,得到了良好的识别效果.
遗传编程在无量纲指标构建中的应用
【摘 要】
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为克服传统无量纲指标构建方式的缺点,将遗传编程引入于无量纲指标的构建中,通过对原始参数重新组合优化,从而形成新的指标,并根据分类效果直接进行选择,最终获得了最佳参数.
【机 构】
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西安交通机械工程学院
【出 处】
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西安交通大学学报
【发表日期】
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2002年7期
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