【摘 要】
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连续高斯混合密度隐马尔可夫模型（Continuous Gaussian Mixture Hidden Markov Model, CGHMM）在故障诊断领域得到了广泛应用,取得了较好效果.CGHMM训练模型较大、局部最优,但模
【基金项目】
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国家自然科学基金青年资助项目（61402540）,湖南省教育厅资助科研项目（13C879）,湘南学院[2012]125号NO2计算机应用技术创新训练中心项目,湘南学院“十二五”重点学科计算机应用技术学科资助项目.
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连续高斯混合密度隐马尔可夫模型（Continuous Gaussian Mixture Hidden Markov Model, CGHMM）在故障诊断领域得到了广泛应用,取得了较好效果.CGHMM训练模型较大、局部最优,但模型参数初始化值会直接影响迭代收敛速度和模型效用.全局最优的遗传算法（Genetic Algorithm, GA）初始化CGHMM模型参数,为CGHMM训练提供了一个好的初始值,不仅可以加快收敛速度,还可以得到一个更好的模型.通过GA初始化CGHMM、CGHMM训练和CGHMM诊断过程
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