【摘 要】
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提高大型发电机组振动故障分类的准确率具有重要的意义.集成学习通过构造多个成员分类器,然后组合其分类结果,可以获得比单个分类器更优异的泛化性能.采用以径向基函数核支持
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海,200093
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提高大型发电机组振动故障分类的准确率具有重要的意义.集成学习通过构造多个成员分类器,然后组合其分类结果,可以获得比单个分类器更优异的泛化性能.采用以径向基函数核支持向量机(Support Vector Machine,SVM)为成员分类器的AdaBoost算法进行研究,其关键问题是如何适度弱化SVM同时增强其差异性.首先给出AdaBoostSVM算法,采用交叉验证法和网格搜索确定SVM的误差惩罚参数和核参数初始值,当迭代过程中成员分类器分类精度低于50％时,以指数幅度降低核参数值.为了进一步增强成员分类器的差异性,对训练样本集进行离散化,基于合适的断点选择策略,提出新的集成学习算法.在汽轮机轴系振动故障诊断问题上的仿真实验表明,AdaBoostSVM集成的泛化性能优于单个SVM,而离散化进一步提高了集成的泛化性能.
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