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基于SPSO优化Multiple Kernel-TWSVM的滚动轴承故障诊断
被引量：
7
1
作者
徐冠基
曾柯
柏林
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期973-979,1130,共8页
双子支持向量机(twin support vector machine,简称TWSVM)的核函数选择对其分类性能有着重要影响,TWSVM其核函数一般是局部核函数或者全局核函数,这两种核函数的泛化能力和分类性能不能兼顾。笔者利用综合加权的高斯局部核函数和多项式...
双子支持向量机(twin support vector machine,简称TWSVM)的核函数选择对其分类性能有着重要影响,TWSVM其核函数一般是局部核函数或者全局核函数,这两种核函数的泛化能力和分类性能不能兼顾。笔者利用综合加权的高斯局部核函数和多项式全局核函数方法组成双核函数来改进TWSVM以提高其泛化能力和分类性能,并采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称SPSO)方法来对权值和参数进行优化,提出了SPSO优化Multiple Kernel-TWSVM模型,将该模型应用到滚动轴承故障诊断模式识别中。实验结果表明,双核TWSVM比单核TWSVM和反向传播(back propagation,简称BP)神经网络具有更高的分类准确率。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
相空间重构
简化粒子群优化
双核双子支持向量机
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职称材料
题名
基于SPSO优化Multiple Kernel-TWSVM的滚动轴承故障诊断
被引量：
7
1
作者
徐冠基
曾柯
柏林
机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期973-979,1130,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目（51975067,51675064）
文摘
双子支持向量机(twin support vector machine,简称TWSVM)的核函数选择对其分类性能有着重要影响,TWSVM其核函数一般是局部核函数或者全局核函数,这两种核函数的泛化能力和分类性能不能兼顾。笔者利用综合加权的高斯局部核函数和多项式全局核函数方法组成双核函数来改进TWSVM以提高其泛化能力和分类性能,并采用简化粒子群优化(simple particle swarm optimization,简称SPSO)方法来对权值和参数进行优化,提出了SPSO优化Multiple Kernel-TWSVM模型,将该模型应用到滚动轴承故障诊断模式识别中。实验结果表明,双核TWSVM比单核TWSVM和反向传播(back propagation,简称BP)神经网络具有更高的分类准确率。
关键词
滚动轴承
故障诊断
相空间重构
简化粒子群优化
双核双子支持向量机
Keywords
rolling bearings
fault diagnosis
phase space reconstruction
simple particle swarm optimization
multiple kernel twin support vector machine
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SPSO优化Multiple Kernel-TWSVM的滚动轴承故障诊断
徐冠基
曾柯
柏林
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2019
7
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