【摘 要】
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为实现小样本下数控机床故障分类器的设计，通过分析故障分类器构造的基本原理，采用支持向量机（SVM）的神经网络实现，然后用改进的粒子群算法（PSO）对SVM的参数进行优化，改进的PSO算法主
【机 构】
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湖州职业技术学院机电与汽车工程学院
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为实现小样本下数控机床故障分类器的设计，通过分析故障分类器构造的基本原理，采用支持向量机（SVM）的神经网络实现，然后用改进的粒子群算法（PSO）对SVM的参数进行优化，改进的PSO算法主要采取了团体互助优化策略，系统分别采用了训练样本和测试样本，并用BP神经网络算法和PSOSVM神经网络算法进行测试，通过对比测试说明改进PSO算法的优越性。
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