【摘 要】
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针对支持向量机（SVM）参数一般是人为选取,无法准确取到最佳值的问题,提出了一种基于粒子群算法（PSO）对参数进行优化的支持向量机（PSO-SVM）。以减速机齿轮的3类故障类型（正常、磕碰、
【机 构】
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中国计量大学计量测试工程学院,哈密市质量与计量检测所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51375467）, 质检公益性行业科研专项项目（201410009）
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针对支持向量机（SVM）参数一般是人为选取,无法准确取到最佳值的问题,提出了一种基于粒子群算法（PSO）对参数进行优化的支持向量机（PSO-SVM）。以减速机齿轮的3类故障类型（正常、磕碰、磨损）数据作为研究资料,组成训练样本集,训练PSO-SVM分类模型,从训练集中抽取部分数据组成测试样本集,对模型进行检验测试。研究表明：PSO-SVM模型分类正确率达到了93.8%,相较未进行参数优化的SVM,算法能更好地找到全局最优解,提高了模型的分类正确率。
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