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基于遗传算法寻优的多核支持向量机故障诊断系统

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摘要针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题，提出了支持向量机多核学习的改进方法。多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化。对此，本文使用遗传算法对多核权值系数寻优，设计多核支持向量机故障诊断系统，此系统在某型飞机的垂直陀螺故障诊断中进行了验证，验证分别利用单核支持向量机和多核支持向量机分类精度对比，结果表明遗传算法寻优得到的权值系数使多核支持向量机分类精度明显提高。

DOI 6jrn6w0q45/1750987

作者叶慧;叶龙海;尹强;王卫华;杨庆祥

机构地区不详

出处《安阳工学院学报》 2017年4期

关键词故障诊断遗传算法多核支持向量机参数优化

分类 [文化科学][高等教育学]

出版日期 2017年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

安阳工学院学报

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故障诊断遗传算法多核支持向量机参数优化

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