【摘 要】
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针对粒子群算法对支持向量机参数进行优化时存在的收敛速度慢、分类准确率不高的问题,通过引入Fisher准则评估每个特征向量粒子的适应度得到最优特征子集,提出了一种基于Fish
【机 构】
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沈阳工业大学机械工程学院,辽宁装备制造职业技术学院自控学院,中认（沈阳）北方实验室有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51675350）, 高校重点课题（2018XB01-4）
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针对粒子群算法对支持向量机参数进行优化时存在的收敛速度慢、分类准确率不高的问题,通过引入Fisher准则评估每个特征向量粒子的适应度得到最优特征子集,提出了一种基于Fisher准则下粒子群算法优化支持向量机（FIPSO-SVM）的新分类方法,该方法的目标是尽可能地加大类间间隔和减小类内间隔。采用滚动轴承数据集在时域和频域上得到32组特征向量,测试该方法在4种工作状态下的分类效果,最后,使用不同核函数和2种不同算法将全样本特征向量与最优特征向量子集的SVM分类结果进行对比。结果表明,FIPSO-SVM分类器
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