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基于人工蜂群支持向量机的模拟电路故障诊断

更新时间：2020-09-13 06:22:46 大小：321K 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：模拟电路 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

支持向量机因其良好分类能力被广泛应用于故障诊断中,但是它的核参数对其分类性能有较大影响,因此针对支持向量机参数选择问题,人工蜂群算法被用于搜索最优的支持向量机参数。首先对核参数进行浮点数编码,之后利用人工蜂群的全局优化特性实现核参数的最优化。利用UCI数据库中的数据对提出的方法进行了仿真验证,证明了其可行性,最终将其应用于模拟电路故障诊断中,利用ITC97中的标准电路进行仿真验证,表明方法的有效性。

Because of the performance of classification,Support Vector Machine（SVM） has been extensive used for fault its parameters influence its order to choose the best parameters for SVM,Artificial Bees Colony（ABC） optimization has been floating coding method is adopted for kernel parameters,and then ABC is used to optimize kernel data form UCI Databases are used to prove feasibility of the method that proposed in this last,ABC-SVM was used to diagnosis the fault of benchmark circuit from ITC97,and the result showed its efficiency.

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