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| 稿件标题： | 基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的 电路故障诊断方法 |
| 稿件作者： | 程思嘉,张昌宏 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 故障诊断；粒子群算法；最小二乘支持向量机 |
| 文章摘要： | 针对数/模混合电路故障的特点，采用将粒子群算法与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法，在保证诊断过程准确率的基础上，实现多类故障的快速诊断。在诊断过程中，支持向量机的参数寻优过程存在随意性、盲目性和效率低等问题，采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数，建立基于支持向量机的故障分类模型。实验结果表明，与其他方法相比，该方法提高了故障诊断的精度，具有明显的实用价值。 |
| 稿件基金： | 全军军事类研究生课题（2013JY430） |
| 引用本文格式： | 程思嘉,张昌宏. 基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的电路故障诊断方法［J］.兵器装备工程学报，2016(3):98-101. CHENG Si jia，ZHANG Chang hong. Fault Diagnosis Method of Circuit Using LS SVM and Improved PSO［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2016(3):98-101. |
| 刊期名称： | 2016年03期 |
| 出版时间： | 2016年3月 |
| 上线时间： | 2016年3月28日 |
| 浏览次数： | 2857 |
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