利用遗传算法优化支持矢量机分类过程参数

摘要：

模式识别方法在旋转机械故障诊断方面的使用上已有很多研究,能够找到很多这方面的例子,然而在生产实践中很难获得足够的样本.支持矢量机(SVM)作为一种新的学习方法可以解决小样本学习问题.本文采用遗传算法对SVM诊断过程中的两个重要参数进行优化,结果显示经过优化后多分类SVM能够产生优良的结果,使SVM诊断识别率得到了提高,这种分类方法在旋转机械故障诊断上也有潜在的应用价值.

关键词： 机械设备 故障诊断 支持矢量机 参数优化 遗传算法

作者: 郭永伟 王华庆 刘文彬 袁洪芳

作者单位: 100029北京 北京化工大学

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十四届全国设备监测与诊断学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 377-380

在线出版日期: 2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）