【摘 要】
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针对支持向量机（SVM）参数的选取困难,提出了利用改进的遗传算法（IGA）对其参数进行优化。IGA采用代沟选择和可变交叉概率,确保当前种群中最适应的个体总是被连续传播到下一代,并使
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针对支持向量机（SVM）参数的选取困难,提出了利用改进的遗传算法（IGA）对其参数进行优化。IGA采用代沟选择和可变交叉概率,确保当前种群中最适应的个体总是被连续传播到下一代,并使进化后期优化的对象比较容易稳定,计算效率提高。将基于改进遗传算法优化的SVM（IGA-SVM）训练算法应用于某醋酸共沸精馏塔的故障诊断,仿真实验结果表明：对比标准GA-SVM算法,IGA-SVM算法对故障数据能够得到较优的分类辨识结果,且该算法训练速度更快,便于工程应用,对精馏塔的故障诊断有显著的指导作用。
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