本文選題：特征選擇 + 特征子集��； 參考：《機(jī)械設(shè)計(jì)與研究》2016年04期

【摘要】：為了提高分類器的分類精度和泛化能力,提出一種基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和拉普拉斯分值(Laplace Score,LS)的混合式故障特征選擇方法。該方法首先采用過(guò)濾式的特征選擇方法(LS)對(duì)原始特征集進(jìn)行篩選,然后利用PSO在經(jīng)過(guò)精簡(jiǎn)的特征子空間里進(jìn)行隨機(jī)搜索,搜索過(guò)程中以支持向量機(jī)的分類準(zhǔn)確率為適應(yīng)度函數(shù),選擇出最優(yōu)特征子集。用雙跨轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)的一組故障特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效地篩選出規(guī)模較小且最有辨別力的特征子集,能顯著提高分類器的分類準(zhǔn)確率及效率。
[Abstract]:In order to improve the classification accuracy and generalization ability of the classifier, a hybrid fault feature selection method based on particle swarm optimization (PSO) and Laplace ScoreSwarm (LSs) is proposed. Firstly, the original feature set is filtered by filtering feature selection method (LSs), and then PSO is used to carry out random search in the reduced feature subspace. In the process of searching, the classification accuracy of support vector machine is regarded as the fitness function. The optimal feature subset is selected. A set of fault feature data set of the two-span rotor test bench is used to verify this problem. The experimental results show that the proposed method can effectively screen out the smaller and most discriminative feature subsets and can significantly improve the classification accuracy and efficiency of the classifier.
【作者單位】： 蘭州理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20136201110004)
【分類號(hào)】：TH17;TP18

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本文編號(hào)：1905516