|
|
华东理工大学学报 2005
基于离散粒子群和支持向量机的故障诊断方法, PP. 697-700 Keywords: 故障诊断,粒子群算法（PSO）,支持向量机（SVM）,特征选择,CSTR Abstract: 针对与故障不相关的变量会影响分类器性能，从而导致故障诊断正确率下降，提出一种将离散粒子群算法（PSO）与支持向量机（SVM）相结合寻找故障特征变量的优化算法。该算法实现了数据降维和故障特征保留，有效地提高了故障诊断性能。基于连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真实例验证了该算法古白有诗性．
|
