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改进蚁群算法的支持向量机滚动轴承故障检测
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上传时间: 2021-03-17
详细说明：在支持向量机（SVM）中，非常有必要优化参数，这些参数是影响分类性能的关键因素。 提出了改进的蚁群算法（IACO）来确定参数，然后将IACO-SVM算法应用于滚动轴承故障检测中。 允许蚂蚁找到的最佳解和最差解都可以更新信息素轨迹密度，并在ACO中应用网格来调整优化参数的范围。 通过与遗传算法（GA），交叉验证和标准ACO方法优化的SVM中的参数进行比较，使用滚动轴承振动信号的实验数据来说明IACO-SVM算法的性能。 实验结果表明，所提出的IACO-SVM算法具有较高的识别精度。
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