进化蒙特卡洛优化的SVM在故障诊断中的应用

• 作者: 刘晓平 祝天宇 郑海起
• 来源期刊: 振动、测试与诊断
• 学科: 工学
• 关键词: 进化蒙特卡洛 支持向量机 参数优化 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 115-118
• 分类号: TH133|TP391
• 字数: 3851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-6801.2011.01.025

摘要

针对支持向量机超参数选择问题,将进化蒙特卡洛算法引入支持向量机的参数优化.以交叉验证误差作为目标函数,并行运行多条马尔可夫链,设计了一种改进的变异操作.使得算法在进化的初期具有较强的全局搜索能力,在进化的后期具有精细的局部搜索能力,从而加速马尔可夫链的混合,提高算法的寻优效率,最后将优化的支持向量机应用于滚动轴承故障诊断.试验结果表明,该方法具有较高的寻优效率和参数优化能力,可提高故障识别的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑海起	军械工程学院一系	166	1911	24.0	33.0
2	刘晓平	军械工程学院一系	4	18	3.0	4.0
3	祝天宇		9	18	3.0	4.0