本文選題：相關(guān)向量機(jī)　切入點(diǎn)：決策策略　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年12期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)多分類(lèi)相關(guān)向量機(jī)(relevance vector machine,RVM)采用"最大票數(shù)贏(yíng)(MVW)"決策策略的不足,為了提升相關(guān)向量機(jī)的多分類(lèi)能力,首先改進(jìn)了RVM的多分類(lèi)決策策略,并利用具有Lévy飛行特征的果蠅算法(LFOA)對(duì)RVM核參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),建立了LFOA-RVM分類(lèi)模型。在適應(yīng)度函數(shù)的評(píng)判下,果蠅種群經(jīng)過(guò)多次迭代對(duì)指定范圍內(nèi)的核參數(shù)進(jìn)行全局搜索尋優(yōu),完成模型建立。四組UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的多分類(lèi)決策策略和優(yōu)化方法有效、可靠,能夠提升RVM的分類(lèi)能力;進(jìn)一步將此模型應(yīng)用于液壓泵故障診斷,同樣取得了較好的分類(lèi)效果,驗(yàn)證了分類(lèi)模型的有效性。
[Abstract]:In order to improve the ability of multi-classification vector machines, the multi-classification decision strategy of RVM is improved in order to improve the ability of multi-classification, aiming at the shortage of traditional multi-classification correlation vector machine (RVM) decision making strategy of "maximum votes win MVW", in order to improve the ability of multi-classification of correlation-vector machines, this paper first improves the multi-classification decision strategy of RVM. The RVM kernel parameters are optimized by using the fruit fly algorithm with L 茅 vy flight characteristics, and the LFOA-RVM classification model is established. Under the evaluation of fitness function, the fruit fly population performs global search and optimization of the kernel parameters in the specified range after repeated iterations. The MATLAB simulation results of four groups of UCI standard data sets show that the improved multi-classification decision strategy and optimization method are effective, reliable and can improve the classification ability of RVM, and the model is further applied to hydraulic pump fault diagnosis. A good classification effect is also obtained, and the validity of the classification model is verified.
【作者單位】： 軍械工程學(xué)院火炮工程系;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2016506003)
【分類(lèi)號(hào)】：TH137.51;TP18

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4 杜巧連;徐向~，

本文編號(hào)：1650114