【摘 要】
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针对航空发动机气路故障数据样本少、非线性的问题,将遗传算法(GA,genetic algorithm)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM,least square support vector machine)应用于航空发动机气路故障诊断。首先对LSSVM算法中的关键参数进行分析,并用GA对LSSVM中的正则化参数(C)、核参数(g)进行优化;其次采用GALSSVM对某型双转子涡喷发动机进行气路故障诊断;最后从诊断精度、抗噪能力和训练耗时3方面与SVM、LSSVM和GA-SVM比较。结果表明:GA-LS
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针对航空发动机气路故障数据样本少、非线性的问题,将遗传算法(GA,genetic algorithm)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM,least square support vector machine)应用于航空发动机气路故障诊断。首先对LSSVM算法中的关键参数进行分析,并用GA对LSSVM中的正则化参数(C)、核参数(g)进行优化;其次采用GALSSVM对某型双转子涡喷发动机进行气路故障诊断;最后从诊断精度、抗噪能力和训练耗时3方面与SVM、LSSVM和GA-SVM比较。结果表明:GA-LS
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