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摘要
针对惩罚因子C和核参数g选择不当造成支持向量机(SVM)分类效果不理想的问题,在基本粒子群(PSO)算法基础上引入动态惯性权重、全局邻域搜索、种群收缩因子、粒子变异概率等操作,提出了一种新的改进型粒子群(IPSO)算法优化SVM参数的分类器。采用Libsvm工具箱中的公共数据集BreastTissue,Heart和Wine来测试其分类效果,结果表明IPSO-SVM分类器在预测精度和分类时间上明显优于SVM和PSO-SVM分类器。然后将其应用于滚动轴承的二分类问题和多分类问题的故障诊断中,仿真实验证明IPSOSVM分类器能显著提高全局收敛能力和收敛速度,可得到理想的分类结果。最后,用IPSO-SVM分类器对实际轴承进行故障诊断,结果验证了其拥有良好的分类稳定性,值得进一步在工程领域内推广。
- 出版日期2019
- 单位沈阳工业大学; 辽宁装备制造职业技术学院
