【摘 要】
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针对萤火虫算法(FA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的结构参数时,存在早熟和后期收敛速度慢等问题,提出了一种云模型改进型萤火虫算法(CCAFA)优化LSSVM参数的算法。首先,利用
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61741403)
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针对萤火虫算法(FA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的结构参数时,存在早熟和后期收敛速度慢等问题,提出了一种云模型改进型萤火虫算法(CCAFA)优化LSSVM参数的算法。首先,利用混沌映射初始化FA的初始位置,以获得群体的多样性;其次,依据萤火虫的适应度值将种群划分为三个区间,利用云自适应进化策略调整某一区间的惯性权重,之后采用云模型对萤火虫的初始位置实施变异操作;最后,使用混沌序列对群体最优位置进行优化处理,增强群体的全局搜索能力。通过对典型的4个参考函数进行测试,以测验该算法的可行性。并将CCAFA-LSSVM模型应用于模拟电路的故障诊断中,结果表明,改进型算法的收敛速度快、全局搜索能力强,有一定的参考价值。
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