【摘 要】
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针对模拟电路故障定位难的问题,采用一种新兴的群体智能优化算法--蚁狮算法(ALO),来优化支持向量机(SVM)的惩罚因子和核函数,建立一种基于蚁狮算法优化支持向量机的模拟电路
【机 构】
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北京航空航天大学可靠性与系统工程学院
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针对模拟电路故障定位难的问题,采用一种新兴的群体智能优化算法--蚁狮算法(ALO),来优化支持向量机(SVM)的惩罚因子和核函数,建立一种基于蚁狮算法优化支持向量机的模拟电路故障诊断模型。ALO算法采用了自适应边界收缩机制、精英主义、随机游走和轮盘选择机制等关键技术以提高收敛速度,避免陷入局部最优解。为验证诊断模型的有效性,仿真某实际电路并用小波变换提取电路的故障特征向量,分别用蚁狮算法、蝙蝠算法、粒子群算法、遗传算法优化SVM对电路的故障进行诊断。经过比较,蚁狮算法不仅大大缩短了模型的训练时间,而且诊断
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