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首页> 外文期刊>Concurrency, practice and experience >An interval support vector domain description based on the dynamic decreasing inertia weight particle swarm optimization
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An interval support vector domain description based on the dynamic decreasing inertia weight particle swarm optimization

机译：基于动态降低惯性粒子群优化的间隔支持矢量域描述

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For the fault diagnosis of the interval rotor crack fault samples, this paper proposes an interval support vector domain description method through using the dynamic decreasing inertia weight particle swarm optimization (DDIWPSO). Firstly, the interval Gauss function is constructed by using the interval midpoint and interval radius. Applying the interval Gauss kernel function as the kernel, the interval support vector domain description is proposed and can realize the classification of interval samples. Secondly, the DDIWPSO is applied to select the optimal penalty parameter C, the Gauss interval kernel width parameter sigma, and the factor lambda of the proposed method. Finally, interval University of California Irvine (UCI) samples and the interval rotor crack data are used to verify the advantages of this method. The experimental verification shows that the interval support vector domain description method has the higher accuracy compared with the traditional interval fault classification methods because this method owns the empirical risk minimization of SVM and the optimal parameters selection based on the DDIWPSO.
机译：对于间隔转子裂纹故障样本的故障诊断，本文通过使用动态降低惯性粒子群综合优化（DDIWPSO）提出了间隔支持载体域描述方法。首先，通过使用间隔中点和间隔半径来构造间隔高度函数。将间隔高斯内核功能应用于内核，建议间隔支持矢量域描述，并可以实现间隔样本的分类。其次，将DDIWPSO应用于选择最佳惩罚参数C，高斯间隔内核宽度参数Sigma，以及所提出的方法的因子Lambda。最后，加州欧文大学（UCI）样本和间隔转子裂缝数据用于验证该方法的优点。实验验证表明，与传统的间隔故障分类方法相比，间隔支持矢量域描述方法具有更高的精度，因为该方法拥有SVM的经验风险和基于DDIWPSO的最佳参数选择。

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