基于灵敏度分析的支持矢量机特征选择

摘要：

特征选择可以去除冗余特征提高机械故障诊断精度和诊断效率.对于支持矢量机(SVM)作为故障决策器,提出基于特征灵敏度分析的特征选择方法.此方法通过分析候选特征子集对SVM输出的影响大小,以此作为特征选择标准,并采用遗传算法搜索最佳特征子集.数值仿真和柴油机故障特征选择试验结果显示此方法有较好的寻优特征子集的能力,能够提高故障诊断的精度和效率.

关键词：特征选择、支持矢量机(SVM)、灵敏度分析、遗传算法

所属期刊栏目：42

分类号：TH133

资助基金：军队维改基金41319040202

在线出版日期：2006-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：122-126