SVDD参数优化的有限穷举—局部遗传算法及故障检测应用

蔡金燕; 杜敏杰; 孟亚峰; 朱赛

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SVDD参数优化的有限穷举—局部遗传算法及故障检测应用

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针对支持向量数据描述(SVDD)训练过程中的参数优化问题,提出了一种有限穷举—局部遗传算法.首先,在分别分析参数C和σ对SVDD分类性能不同影响的基础上,得到参数σ是影响分类性能主因的结论.然后针对σ的优化问题,通过穷举有限个整数解并比较其分类性能来确定近似最优解,在近似最优解的领域内用遗传算法进行局部搜索,最终得到精确的优化参数.仿真实验及电路故障检测应用结果表明:算法有效避免了参数搜索的盲目性,能以更短的时耗逼近最优解.

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来源
《微电子学与计算机》 |2013年第2期|13-17|共5页
作者
蔡金燕; 杜敏杰; 孟亚峰; 朱赛;
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作者单位

军械工程学院光学与电子工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP26;
关键词
支持向量数据描述; 参数优化; 有限穷举-局部遗传算法; 故障诊断;

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