论文部分内容阅读
核函数选择及其参数优化对提高支持向量机分类性能是极其重要的。针对支持向量机故障分类器的核参数优化问题，讨论了以Fisher判别准则为目标函数的核函数参数优化的原理，提出了基于Fisher判别准则和固定步长优化算法相结合的核函数参数优化算法。依据该算法实现了故障分类器的核参数优化，并应用于转子试验台不平衡和不对中故障的分类器中。理论分析和实验结果表明，通过这种参数优化算法能够提高分类器的分类性能，并且具有算法简单、优化效率高等优点。