【摘 要】
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本文提出了一种将数据挖掘技术RelifF-SVM(相关特征-支持向量机)算法应用于制冷剂充注量故障诊断的方法。首先,通过分析制冷剂充注量故障产生的机理及其影响,将与之相关的18
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51876070,No.51576074),压缩机技术国家重点实验室开放基金(No.SKL-YSJ201801)。
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本文提出了一种将数据挖掘技术RelifF-SVM(相关特征-支持向量机)算法应用于制冷剂充注量故障诊断的方法。首先,通过分析制冷剂充注量故障产生的机理及其影响,将与之相关的18个特征变量使用ReliefF特征选择算法提取出7个主要的特征变量,再将其导入SVM模型中,得出该模型的故障诊断在训练集和测试集的准确率分别为85.6%和85.3%。为了进一步优化算法的性能,又将网格搜索与十折交叉验证的方法结合起来,对SVM模型中的参数C和γ进行优化,优化后算法的性能大幅度提高,训练集和测试集的准确率分别为99.4%
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