【摘 要】
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支持向量机能够在训练样本较小的情况下,避免过学习现象,使泛化能力最大化。研究了支持向量机的参数无法自适应进行选取的问题,利用遗传算法具有全局搜索的性质,对支持向量机
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支持向量机能够在训练样本较小的情况下,避免过学习现象,使泛化能力最大化。研究了支持向量机的参数无法自适应进行选取的问题,利用遗传算法具有全局搜索的性质,对支持向量机的参数选取进行最优化处理,得到支持向量机的最优参数。应用此法对齿轮故障声发射检测进行了研究,实验系统由PCI-2声发射系统和旋转机械振动故障模拟试验台组成,齿轮故障分类的精度比优化之前提高了10%,对齿轮故障诊断具有重要意义。
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