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针对支持向量机参数选取不当影响诊断结果的问题,采用蜻蜓算法对支持向量机的惩罚因子C与核函数参数g进行优化,构建DA-SVM滚动轴承故障诊断模型。实验表明:与SVM、PSO-SVM、GA-SVM模型相比,DA-SVM诊断模型有效提高了滚动轴承故障诊断的准确率,且收敛速度快、寻优能力强。
基于蜻蜓算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断
【摘 要】
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针对支持向量机参数选取不当影响诊断结果的问题,采用蜻蜓算法对支持向量机的惩罚因子C与核函数参数g进行优化,构建DA-SVM滚动轴承故障诊断模型。实验表明:与SVM、PSO-SVM、G
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2019年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61263023)
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