支持向量机的参数优化及其在故障诊断中的应用

摘要：

针对支持向量机分类器的参数优化问题,提出了一种基于混沌遗传算法的参数选择方法.采用轨道均匀分布的反三角函数Logistic映射产生优化变量,等概率搜索优化区间,克服了Logistic映射优化算法对优化区间边缘进行大概率搜索的缺陷;利用混沌的遍历性产生初始群体,对部分适应度较差的个体进行混沌寻优,解决了遗传算法的早熟和收敛问题.将该方法应用于无刷直流电机功率变换器开关管开路故障分类器中,实现了分类器参数优化.结果表明,该算法是可行、有效的.

关键词：混沌优化、遗传算法、支持向量机、高斯核函数、故障诊断

所属期刊栏目：37

分类号：TM307(电机)

资助基金：航空科学基金项目2007ZC53036

在线出版日期：2010-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：255-257,284