【摘 要】
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为提高支持向量机(SVM)对模拟电路的故障诊断精度,提取了基于动态变步长果蝇算法优化SVM的模拟电路故障诊断方法。动态变步长果蝇算法(DCSFOA)在FOA算法的基础上,通过适应度
【机 构】
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武汉交通职业学院电子与信息工程学院; 华中科技大学光学与电子信息学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61874163);武汉交通职业学院科研创新团队(CX2018B01)资助项目
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为提高支持向量机(SVM)对模拟电路的故障诊断精度,提取了基于动态变步长果蝇算法优化SVM的模拟电路故障诊断方法。动态变步长果蝇算法(DCSFOA)在FOA算法的基础上,通过适应度值对果蝇种群进行动态划分,然后两个子群按照不同的公式进行搜索步长的计算并完成位置更新,增强了果蝇种群的寻优能力,可以获得更优的SVM参数,有效地提升了SVM的分类性能。最后以UCI数据集、Sallen-Key低通滤波器模拟电路和实际电路故障诊断为例,从纵向和横向两个方面对DCSFOA-SVM有效性和优势进行了验证。
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