【摘 要】
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针对基本和声搜索算法在优化支持向量机参数时,其局部搜索能力不足且后期收敛速度比较慢的缺点,提出利用改进和声搜索算法对支持向量机相关参数进行选择优化（IHS-SVM）的方法。
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针对基本和声搜索算法在优化支持向量机参数时,其局部搜索能力不足且后期收敛速度比较慢的缺点,提出利用改进和声搜索算法对支持向量机相关参数进行选择优化（IHS-SVM）的方法。在这一方法中,将原算法中控制参数—记忆库取值概率（HMCR）、微调概率（PAR）和调节宽度（bw）由静态值改进为随迭代次数的不同而进行动态变化。通过对UCI中的2个数据集进行分类正确率测试,并与未优化的支持向量机（SVM）和基本和声算法优化的支持向量机（HS-SVM）测试结果对比,证明了该改进方法的优越性。最后,将其用于柴油机故障诊断,
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