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摘要:
提出了免疫多向二进制粒子群优化算法.基于该算法实现了特征选择与支持向量机参数的同步优化,克服了单独优化特征或单独优化支持向量机参数的缺陷.既解决了特征与分类器不匹配带来的诊断能力下降,又提高了故障诊断精度与搜索速度.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 特征选择与支持向量机参数同步优化研究
来源期刊 振动、测试与诊断 学科 工学
关键词 二进制粒子群优化算法 特征选择 支持向量机参数 同步优化
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 111-114
页数 分类号 TP391|TH165
字数 5158字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-6801.2010.02.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张英堂 军械工程学院火炮工程系 101 884 16.0 23.0
2 齐子元 军械工程学院火炮工程系 28 186 9.0 12.0
3 房立清 军械工程学院火炮工程系 48 240 7.0 13.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
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1989(1)
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2020(3)
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  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
二进制粒子群优化算法
特征选择
支持向量机参数
同步优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
振动、测试与诊断
双月刊
1004-6801
32-1361/V
南京市御道街29号
chi
出版文献量(篇)
2937
总下载数(次)
3
总被引数(次)
26426
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导