【摘 要】
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针对航空铅酸蓄电池健康状况评估本身所存在的小样本、非线性和复杂性等特点,结合支持向量机（support vector machine,SVM）和遗传算法（genetic algorithm,GA）,提出了一种新的航空
【机 构】
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中国民用航空飞行学院航空工程学院,四川航空股份有限公司工程技术分公司
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针对航空铅酸蓄电池健康状况评估本身所存在的小样本、非线性和复杂性等特点,结合支持向量机（support vector machine,SVM）和遗传算法（genetic algorithm,GA）,提出了一种新的航空铅酸蓄电池健康评估模型。由于支持向量机的分类准确率很大程度上取决于参数的选取,因此利用遗传算法对SVM模型参数进行优化,以得到优化的支持向量机的评估模型。为了验证该模型的有效性,利用中国民用航空飞行学院航空铅酸蓄电池的实测数据进行了验证,实验结果表明该模型的分类精度高达96.25%,该评估模型
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