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使用支持向量机(SVM)方法对齿轮箱故障进行分类,存在惩罚函数(C)和核函数(g)选取问题,通过经验法选取的效率低,为了提高齿轮箱故障分类正确率,利用遗传算法和粒子群算法对核函数参数进行优化,研究结果表明,优化后获得的最佳参数能够提高SVM的分类准确率。
支持向量机参数优化方法在齿轮箱故障诊断中的应用
【摘 要】
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使用支持向量机(SVM)方法对齿轮箱故障进行分类,存在惩罚函数(C)和核函数(g)选取问题,通过经验法选取的效率低,为了提高齿轮箱故障分类正确率,利用遗传算法和粒子群算法对核
【机 构】
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西安科技大学通信与信息工程学院
【出 处】
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舰船电子工程
【发表日期】
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2020年9期
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