本文關(guān)鍵詞：基于改進FOA優(yōu)化的SVM在故障診斷中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 果蠅優(yōu)化算法 支持向量機 參數(shù)尋優(yōu) 故障診斷

【摘要】：針對支持向量機(SVM)的分類性能受本身參數(shù)選擇影響較大的問題,提出了基于改進果蠅優(yōu)化算法(LFOA)的SVM參數(shù)優(yōu)化方法。給出了基于改進果蠅算法的SVM參數(shù)優(yōu)化步驟,并用標準數(shù)據(jù)集進行了仿真實驗,驗證了算法在收斂速度和收斂精度上均好于其他幾種方法。以滾動軸承為實驗對象,應(yīng)用LFOA-SVM進行了常見故障的診斷,與FOA、GA和PSO等方法相比,LFOA算法改善了SVM的分類性能,提高了故障診斷準確率,可有效應(yīng)用于故障診斷。
【作者單位】： 浙江農(nóng)業(yè)商貿(mào)職業(yè)學(xué)院基礎(chǔ)教學(xué)部;
【關(guān)鍵詞】： 果蠅優(yōu)化算法 支持向量機 參數(shù)尋優(yōu) 故障診斷
【基金】：中華全國供銷合作總社2015年度職業(yè)教育專項研究課題(GX1525)資助~~
【分類號】：TH17;TP18
【正文快照】： 數(shù))的好壞對其分類性能具有重要的影響。針對這一引言問題,近年來一些學(xué)者將一些智能算法引入SVM的參隨著人工智能的發(fā)展,越來越多的技術(shù)應(yīng)用到了數(shù)尋優(yōu)中,如遺傳算法[4](GA)、粒子群算法[5](PSO)、故障診斷領(lǐng)域,如D-S證據(jù)理論、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)蜂群算法[6](ABC)、杜鵑算法

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張前圖;房立清;趙玉龍;呂巖;;基于LCD信息熵特征和SVM的機械故障診斷[J];機械傳動;2015年12期

2 張前圖;房立清;趙玉龍;;具有Levy飛行特征的雙子群果蠅優(yōu)化算法[J];計算機應(yīng)用;2015年05期

3 楊望燦;張培林;任國全;李俊;;基于模糊熵與LS-SVM的軸承故障診斷[J];機械強度;2014年05期

4 蔣永華;程光明;闞君武;宣仲義;馬繼杰;張忠華;;基于NGA優(yōu)化SVM的滾動軸承故障診斷[J];儀器儀表學(xué)報;2013年12期

5 韓俊英;劉成忠;王聯(lián)國;;動態(tài)雙子群協(xié)同進化果蠅優(yōu)化算法[J];模式識別與人工智能;2013年11期

6 李霞;孫靈芳;楊明;;基于改進FOA匹配追蹤的超聲信號處理研究[J];儀器儀表學(xué)報;2013年09期

7 肖正安;;改進FOA算法在語音信號盲分離中的應(yīng)用[J];計算機工程與應(yīng)用;2013年16期

8 牛培峰;麻紅波;李國強;馬云飛;陳貴林;張先臣;;基于支持向量機和果蠅優(yōu)化算法的循環(huán)流化床鍋爐NO_x排放特性研究[J];動力工程學(xué)報;2013年04期

9 劉長平;葉春明;;具有Lévy飛行特征的蝙蝠算法[J];智能系統(tǒng)學(xué)報;2013年03期

10 郭一格;孫力;劉以安;;基于MCS的SVM參數(shù)優(yōu)化研究[J];計算機應(yīng)用研究;2012年12期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 耿健;張雨飛;范赫;;基于TB-PC算法的MISO系統(tǒng)辨識的研究[J];電氣自動化;2017年04期

2 蘇敏杰;白栩嘉;;NBA-MEPP模型在區(qū)域水資源安全評價中的應(yīng)用[J];人民長江;2017年13期

3 王建國;陳肖潔;張文興;;多核的LSSVM的軸承故障診斷算法研究[J];組合機床與自動化加工技術(shù);2017年06期

4 白露;王麗芳;;具有記憶的果蠅優(yōu)化算法[J];太原科技大學(xué)學(xué)報;2017年03期

5 趙男男;王藝星;王英博;;LVFOA優(yōu)化的GRNN在財務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用[J];計算機系統(tǒng)應(yīng)用;2017年06期

6 龔思t，

本文編號：867872