【摘 要】
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针对目前支持向量机（SVM）智能诊断方法核函数选择困难以及参数选择具有随意性的问题,提出了基于模拟退火算法改进核函数的SVM智能诊断方法,重新设计了支持向量机的核函数以及参
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针对目前支持向量机（SVM）智能诊断方法核函数选择困难以及参数选择具有随意性的问题,提出了基于模拟退火算法改进核函数的SVM智能诊断方法,重新设计了支持向量机的核函数以及参数。多项式核函数是局部核函数具有较强的拟合能力,而径向基核函数是全局核函数具有较强的外推能力,根据Mercer理论,建立一种由多项式核函数与径向基核函数组合而成的复合核函数,并利用模拟退火算法全局寻优的优点,对支持向量机的参数做最优选择;改进后的SVM运用于轴承故障诊断。研究结果表明：相对于传统SVM法,该方法具有较好的学习效率及较高的
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