基于量子粒子群优化的SVM的模拟电路故障诊断

摘要：

相比于小波变换，小波包变换具有较高的分辨率和细致的分析能力，是小波变换的延伸和发展。支持向量机具有较好的泛化能力，能够应用于模拟电路的故障诊断。鉴于支持向量机参数难以确定的问题，采用量子粒子群优化算法选取支持向量机的参数，将优化后的支持向量机与小波包变换相结合，利用小波包变换提取电路的故障特征，然后通过优化后的支持向量机对特征向量进行分类识别。最后通过对实例的分析，验证该方法的有效性。

关键词：小波包变换、支持向量机、量子粒子群算法、故障诊断

所属期刊栏目：39

分类号：TN911-34

在线出版日期：2016-05-25（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：158-160,166