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基于离散化的差异性增强AdaBoostSVM在故障诊断中的应用

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摘要

提高大型发电机组振动故障诊断的准确率具有重要的意义。采用以径向基函数核支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为成员分类器的AdaBoost集成学习方法进行研究，其关键问题是如何适度弱化SVM同时增强其差异性。首先提出AdaBoostSVM算法，采用交叉验证法和网格搜索确定SVM的误差惩罚参数和核参数初始值，当迭代过程中成员分类器分类精度低于50％时，以指数幅度降低核参数值。为了进一步增强成员分类器的差异性，对训练样本集进行离散化，基于合适断点选择的策略，提出新的集成学习算法。在汽轮机轴系振动故障诊断问题上的仿真实验表明，AdaBoostSVM集成的泛化性能优于单个SVM，而离散化进一步提高了集成的泛化性能。

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来源
《2011年中国自动化大会暨钱学森诞辰一百周年及中国自动化学会五十周年会庆》|2011年|1-9|共9页
会议地点北京
作者
李烨; 王亚刚; 许晓鸣;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
集成学习; 支持向量机; 差异性; 粗糙集; 离散化; 故障诊断;

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