基于遗传算法寻优的多核支持向量机故障诊断系统
叶慧
叶龙海
尹强
王卫华
杨庆祥
1.安阳工学院飞行学院,河南安阳,4550002.安阳工学院飞行学院,河南安阳,4550003.安阳工学院飞行学院,河南安阳,4550004.安阳工学院飞行学院,河南安阳,4550005.安阳工学院飞行学院,河南安阳,455000
摘要：针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题,提出了支持向量机多核学习的改进方法.多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化.对此,本文使用遗传算法对多核权值系数寻优,设计多核支持向量机故障诊断系统,此系统在某型飞机的垂直陀螺故障诊断中进行了验证,验证分别利用单核支持向量机和多核支持向量机分类精度对比,结果表明遗传算法寻优得到的权值系数使多核支持向量机分类精度明显提高.
关键词：故障诊断遗传算法多核支持向量机参数优化
分类号：V279(各类型航空器)TP277(自动化技术及设备)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1-4,66 )
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