机电信息
機電信息
궤전신식
MECHANICAL AND ELECTRICAL INFORMATION
2014年
36期
109-110
,共2页
FOA-SVM%滚动轴承%故障模式%参数优化
FOA-SVM%滾動軸承%故障模式%參數優化
FOA-SVM%곤동축승%고장모식%삼수우화
将FOA算法应用于SVM的惩罚因子与核函数参数优化中,在此基础上建立模式分类模型FOA-SVM,应用该模型对滚动轴承故障模式进行分类诊断,结果表明:果蝇优化算法在收敛速度和寻优效率上有了一定的提高,依此而建立的FOA-SVM分类模型具有较为准确的分类准确率.
將FOA算法應用于SVM的懲罰因子與覈函數參數優化中,在此基礎上建立模式分類模型FOA-SVM,應用該模型對滾動軸承故障模式進行分類診斷,結果錶明:果蠅優化算法在收斂速度和尋優效率上有瞭一定的提高,依此而建立的FOA-SVM分類模型具有較為準確的分類準確率.
장FOA산법응용우SVM적징벌인자여핵함수삼수우화중,재차기출상건립모식분류모형FOA-SVM,응용해모형대곤동축승고장모식진행분류진단,결과표명:과승우화산법재수렴속도화심우효솔상유료일정적제고,의차이건립적FOA-SVM분류모형구유교위준학적분류준학솔.
