基于量子粒子群优化的SVM的模拟电路故障诊断

• 作者: 吴文全 李泽宇
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 小波包变换 支持向量机 量子粒子群算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 电子技术应用
• 页码范围: 158-160,166
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.07.039

摘要

相比于小波变换，小波包变换具有较高的分辨率和细致的分析能力，是小波变换的延伸和发展。支持向量机具有较好的泛化能力，能够应用于模拟电路的故障诊断。鉴于支持向量机参数难以确定的问题，采用量子粒子群优化算法选取支持向量机的参数，将优化后的支持向量机与小波包变换相结合，利用小波包变换提取电路的故障特征，然后通过优化后的支持向量机对特征向量进行分类识别。最后通过对实例的分析，验证该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴文全	海军工程大学电子工程学院	61	318	10.0	15.0
2	李泽宇	海军工程大学电子工程学院	4	16	3.0	4.0