基于遗传优化最小二乘支持向量机的导引头故障诊断

• 作者: 何玉珠 李建宏 李轩 许金玖
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 故障诊断 最小二乘支持向量机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 899-901,904
• 分类号: TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.03.029

摘要

为提高导引头故障诊断准确率,提出了一种采用改进遗传算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)构造导引头多故障分类模型的方法.该方法基于一对一策略及改进的投票法建立两层LSSVM多故障分类器,并利用一种自适应变步长搜索策略改进的遗传算法对LSSVM的核参数和正则化参数进行自动优选.通过对某型导引头实测数据的仿真并与标准SVM和BP神经网络诊断方法相比较,结果表明,该方法具有更高的诊断准确率和计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何玉珠	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	49	254	10.0	13.0
2	李轩	北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院	11	57	4.0	7.0
3	李建宏	北京航空航天大学可靠性与系统工程学院	8	69	4.0	8.0
4	许金玖		1	10	1.0	1.0