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提出了一种基于遗传算法的决策树支持向量机多分类算法,其中遗传算法的适应度函数定义为样本半径及样本距离之和,从而采用其全局随机搜索性能来构造支持向量机决策树结构,更精确地确定其在特征空间中的分类区域。该算法用于故障诊断的仿真分析,结果表明诊断速度快,并且故障识别率高。
遗传算法支持向量机在故障诊断中的应用
【摘 要】
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提出了一种基于遗传算法的决策树支持向量机多分类算法,其中遗传算法的适应度函数定义为样本半径及样本距离之和,从而采用其全局随机搜索性能来构造支持向量机决策树结构,更
【机 构】
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河南科技大学电子信息工程学院
【出 处】
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火力与指挥控制
【发表日期】
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2012年S1期
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