【摘 要】
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提出一种基于遗传算法和支持向量机的故障诊断方法，利用遗传算法对故障特征集和支持向量机的参数同时进行优化，然后把优化选择的故障特征输入支持向量机进行故障识别。既剔除了
【机 构】
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海军工程大学船舶与动力学院203教研室
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提出一种基于遗传算法和支持向量机的故障诊断方法，利用遗传算法对故障特征集和支持向量机的参数同时进行优化，然后把优化选择的故障特征输入支持向量机进行故障识别。既剔除了故障特征的冗余性、减少了计算量，又解决了支持向量机的参数难以选择等问题。诊断实例表明，该方法能利用较少的故障特征得到较高的诊断精度。
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