支持向量機(jī)模型優(yōu)化方法及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、故障診斷通常被看做模式識(shí)別問(wèn)題,支持向量機(jī)在解決小樣本、非線(xiàn)性及高維模式識(shí)別中表現(xiàn)出諸多特有優(yōu)勢(shì),因此它在旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷領(lǐng)域獲得廣泛關(guān)注,并且成為其中一項(xiàng)重要技術(shù)。特征選擇和參數(shù)選擇是支持向量機(jī)模型優(yōu)化方法中的兩個(gè)重要方面,它們是保障支持向量機(jī)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷中成功應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。特征選擇技術(shù)旨在保留有效特征并去除冗余特征以提高模型的執(zhí)行效率和魯棒性,參數(shù)選擇技術(shù)則用于選擇最優(yōu)參數(shù)提高模型泛化能力。
  本文圍繞支持向量機(jī)模型

2、優(yōu)化方法及其在旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能診斷中的應(yīng)用開(kāi)展研究,主要?jiǎng)?chuàng)新和工作如下:
  (1)針對(duì)如何高效且準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)非線(xiàn)性特征的問(wèn)題,提出了一種基于多維統(tǒng)計(jì)量類(lèi)分離度的特征評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,并在此基礎(chǔ)上提出了一種基于多評(píng)價(jià)準(zhǔn)則融合的特征選擇算法。該算法具有識(shí)別非線(xiàn)性特征的能力,并且從有效性和相關(guān)性?xún)煞矫娉霭l(fā),對(duì)特征進(jìn)行全面綜合評(píng)價(jià),避免了單一特征評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的局限性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別故障敏感特征,降低特征集的冗余度和模型復(fù)雜度,提高支持向

3、量機(jī)的分類(lèi)準(zhǔn)確率。
 ?。?)針對(duì)如何改進(jìn)支持向量機(jī)參數(shù)的搜索范圍以降低評(píng)價(jià)準(zhǔn)則迭代過(guò)程帶來(lái)的高計(jì)算復(fù)雜度和提高搜索算法的收斂速度的問(wèn)題,提出了一種基于“好區(qū)”識(shí)別模型的參數(shù)選擇算法,對(duì)優(yōu)秀參數(shù)與不良參數(shù)區(qū)域之間的不規(guī)則邊界進(jìn)行估計(jì),進(jìn)而在不涉及支持向量機(jī)模型訓(xùn)練的條件下,判斷相應(yīng)參數(shù)的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,結(jié)合網(wǎng)格搜索算法,本算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別非矩形“好區(qū)”,減少參數(shù)選擇的搜索范圍,提高支持向量分類(lèi)器參數(shù)選擇的計(jì)算效率。
  

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