基于遗传算法和最小二乘支持向量机可靠性分配

• 作者: 任显林 刘佳 张根保 王国强
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 可靠性分配 遗传算法 最小二乘支持向量机 逆向思维 三角模糊数
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 3300-3302
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.09.026

摘要

为了提高系统可靠性的精确快速分配,采用支持向量机对系统可靠性进行建模,采用逆向思维对系统可靠性进行分配;为了提高求解速度和鲁棒性,用最小二乘法对支持向量机进行算法优化,并用遗传算法对最小二乘支持向量机进行参数优化;为了提高分配精度,用三角模糊数进行模糊处理;最后针对某系统的可靠性,采用遗传算法优化和模糊处理的最小二乘支持向量机进行分配,并与神经网络和普通遗传算法优化的最小二乘支持向量机进行对比.结果表明,用遗传算法优化和模糊数处理的最小二乘支持向量机具有分配精度高,泛化能力强等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张根保	重庆大学机械工程学院	288	3161	27.0	39.0
2	任显林	重庆大学机械工程学院	22	557	13.0	22.0
3	刘佳	重庆大学机械工程学院	36	550	13.0	22.0
4	王国强	重庆大学机械工程学院	17	141	7.0	11.0