基于参数优化的支撑矢量机及其在故障诊断中的应用

为了有效的诊断出设备的故障,给出了一种基于参数优化的支撑矢量机算法。该算法首先引入免疫克隆选择机制,以两个十进制数表示一个抗体来构建抗体群,以漏报率为基础构造亲和度函数,实现支撑矢量机参数的优化。然后使用优化后的参数构造支撑矢量分类器对设备数据进行分类检测。通过在汽轮发电机组的数据集上进行仿真验证,实验结果表明,该算法相对传统的支撑矢量机算法不会显著增加训练时间,并且能够有效提高检测率和降低误检率。