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针对与故障不相关的变量会影响分类器性能,从而导致故障诊断正确率下降,提出一种将离散粒子群算法(PSO)与支持向量机(SVM)相结合寻找故障特征变量的优化算法.该算法实现了数据降维和故障特征保留,有效地提高了故障诊断性能.基于连续搅拌釜式反应器(CSTR)的仿真实例验证了该算法的有效性.
基于离散粒子群和支持向量机的故障诊断方法
【摘 要】
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针对与故障不相关的变量会影响分类器性能,从而导致故障诊断正确率下降,提出一种将离散粒子群算法(PSO)与支持向量机(SVM)相结合寻找故障特征变量的优化算法.该算法实现了数
【机 构】
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华东理工大学自动化研究所
【出 处】
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华东理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年5期
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