改进引力搜索算法优化的SVM模拟电路故障诊断

梅恒荣; 刘冬梅; 何怡刚; 殷礼胜; 赵丽欣; 赵蓓蕾

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改进引力搜索算法优化的SVM模拟电路故障诊断

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文本在引力搜索算法(GSA)的基础上,通过引入粒子群算法中的惯性权重和全局记忆性、时变引力搜索策略和边界变异策略,提出一种改进引力搜索算法(IGSA)来优化SVM参数(IGSA-SVM)的改进型分类器.首先选取三个UCI数据集进行仿真分析,结果表明IGSA-SVM分类器在分类准确率和分类时间上优于GS-SVM、GASVM、PSO-SVM和GSA-SVM分类器.然后分别采用线性和非线性模拟电路来进行故障诊断,结果表明IGSASVM分类器能有效地防止局部收敛并提高了诊断的优化效率.

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来源
《微电子学与计算机》 |2018年第5期|109-115|共7页
作者
梅恒荣; 刘冬梅; 何怡刚; 殷礼胜; 赵丽欣; 赵蓓蕾;
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作者单位

合肥工业大学电气与自动化工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
支持向量机; 改进引力搜索算法; 模拟电路; 故障诊断;

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