国家自然科学基金(50975193E050302)
- 作品数：1 被引量：53H指数：1
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- 基于人工蜂群算法的支持向量机优化被引量：53
- 2011年
- 支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,针对该问题提出基于人工蜂群算法的支持向量机参数优选方法并将其应用于电机轴承的智能故障诊断.该方法采用分类错误率的倒数作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子与核函数参数进行优化.通过在多个标准数据集上的测试证明,与遗传算法等传统优化算法相比,人工蜂群算法优化的支持向量机能够克服局部最优解,获得更高的分类正确率,并在小数目分类问题上有效地降低运行时间.将该方法应用于实测轴承故障信号的识别,对轴承故障信号进行小波变换,提取各个频段的归一化能量作为特征向量,利用该方法对特征向量进行分类,同样获得较高的分类正确率.
- 刘路王太勇
- 关键词：人工蜂群算法支持向量机参数优化故障诊断
