【摘 要】
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为有效平衡粒子群算法的探索和开发能力,解决粒子群局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于捕食搜索和自然选择的混沌粒子群算法。该算法借鉴自然选择中适者生存的进化机制以
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,苏州卡瑞电子科技公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51274118);辽宁省教育厅科学研究一般项目(LJYL013);辽宁省创新团队基金项目(LT2010047)
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为有效平衡粒子群算法的探索和开发能力,解决粒子群局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于捕食搜索和自然选择的混沌粒子群算法。该算法借鉴自然选择中适者生存的进化机制以提高算法的收敛速度;且捕食搜索策略调节限制级别平衡全局搜索和局部搜索,优化搜索性能;通过函数测试和化工TE的故障诊断,结果表明：所提算法计算精度高、收敛速度快,能准确地对SVM的参数进行寻优,提高了故障诊断的准确性。
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