基于遗传算法的不均衡样本在支持向量机中的研究

不均衡样本在实际应用中广泛存在,已对学习领域造成挑战,如何处理不均衡样本情况也已经成为目前的热点。针对不均衡样本的问题提出将遗传算法应用于支持向量机中。利用遗传算法中的交叉、变异来进行样本的遗传,从而产生新的群体,即样本。     

基于SVM与轴心轨迹不变矩的转子状态识别方法

轴心轨迹是反映转子轴振的重要特征,其中隐含着转子的各种故障信息.提出了利用转子轴心轨迹图像不变矩与SVM的转子轴心轨迹自动识别方法.该方法首先对转子轴心轨迹图形进行填充处理,得到转子轴心轨迹图像,然后计算图像的7个不变矩.将提出的7个不变矩作为特征向量结合SVM分类方法对故障进行诊断.经实验分析和验证,该方法可以有效实现转子故障的诊断.