本文關(guān)鍵詞：參數(shù)優(yōu)化的支持向量機(jī)機(jī)車車輪狀態(tài)檢測(cè)

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【摘要】：針對(duì)車輪狀態(tài)檢測(cè)中存在的類間樣本誤分代價(jià)不等的問題,利用自適應(yīng)變異粒子群算法對(duì)代價(jià)敏感支持向量機(jī)(CS-SVM)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。該方法從數(shù)據(jù)樣本中提取不均衡數(shù)據(jù)創(chuàng)建訓(xùn)練樣本,采用代價(jià)敏感的支持向量機(jī)建模。為了提高分類的精確度,選用徑向基核函數(shù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。提出了自適應(yīng)變異粒子群算法優(yōu)化CS-SVM的兩個(gè)不同懲罰參數(shù)和核函數(shù),并用參數(shù)優(yōu)化的代價(jià)敏感支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)重載機(jī)車車輪狀態(tài)分類。最后,通過仿真驗(yàn)證,車輪狀態(tài)檢測(cè)的平均準(zhǔn)確率可以達(dá)到95%,平均處理速度24 s,具有實(shí)時(shí)性和較強(qiáng)的魯棒性,能夠滿足重載機(jī)車運(yùn)行要求。
【作者單位】： 湖南工業(yè)大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 參數(shù)優(yōu)化 代價(jià)敏感支持向量機(jī) 重載機(jī)車 狀態(tài)檢測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61273157,61473117) 湖南省自然科學(xué)基金(2016JJ5007) 湖南省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2011FJ3128)資助
【分類號(hào)】：U269.3;TP18
【正文快照】： 1引言保障重載機(jī)車安全運(yùn)行,對(duì)車輪狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)非常有必要。值得注意的是,車輪空轉(zhuǎn)的發(fā)生常伴隨著列車某些狀態(tài)發(fā)生明顯的變化。由此,把檢測(cè)列車車輪是否發(fā)生空轉(zhuǎn)的問題轉(zhuǎn)化為區(qū)分車輪狀態(tài)的分類問題,并利用支持向量機(jī)非線性分類方法求解[1]。實(shí)際應(yīng)用中,車輪正常運(yùn)行的樣本

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