【摘 要】
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针对支持向量机（SVM）的分类性能受本身参数选择影响较大的问题,提出了基于改进果蝇优化算法（LFOA）的SVM参数优化方法。给出了基于改进果蝇算法的SVM参数优化步骤,并用标准数据集
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针对支持向量机（SVM）的分类性能受本身参数选择影响较大的问题,提出了基于改进果蝇优化算法（LFOA）的SVM参数优化方法。给出了基于改进果蝇算法的SVM参数优化步骤,并用标准数据集进行了仿真实验,验证了算法在收敛速度和收敛精度上均好于其他几种方法。以滚动轴承为实验对象,应用LFOA-SVM进行了常见故障的诊断,与FOA、GA和PSO等方法相比,LFOA算法改善了SVM的分类性能,提高了故障诊断准确率,可有效应用于故障诊断。
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