文献类型：期刊文章

作　　者：周绍磊[1] 廖剑[1] 史贤俊[1]

机构地区：[1]海军航空工程学院控制工程系,烟台264001

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：国家自然科学基金(61203168)资助项目

年　　份：2014

卷　　号：28

期　　号：3

起止页码：240-246

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD2013_2014、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：基于核理论的SVM中,RBF核函数应用最广,是一个普适的核函数,但其参数的选择却没有固定方法。鉴于此,本文首先分析了现有核函数参数优选算法的不足;然后在SVM网络结构分类原理的基础上提出了基于数据最大方差-关联度准则的核参数选择算法,并结合粒子群算法建立了RBF核参数的自动优选流程。将其用于模拟电路故障诊断实验,证明了所提方法具有参数选择准确、简单快速等优点,优选得到的核参数提高了故障诊断率。

关 键 词：支持向量机 参数选择 粒子群算法 模拟电路 故障诊断

分 类 号：TP391]