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支持向量机(SVM)一种新型的统计学习方法。但是作为分类算法,它存在计算量大、运行时间长的缺点。针对LSSVM的参数选择问题,引入物理学中的黑洞概念,建立黑洞模型,结合模拟退火算法,提出了黑洞粒子群-模拟退火算法(BH-PSOSA)。该算法可以增加粒子的多样性,克服PSO算法优化过程中陷入局部极值的问题,提高了优化性能,改善了收敛特性。利用BHPSO-SA算法对LSSVM的参数进行优化选择,用UCI数据库的数据进行分类验证,相比CV参数优化的LSSVM,提高了分类速度和精度。最后把BHPSOSA-LSSVM算法应用到风机齿轮箱的故障诊断中,取得了良好的效果。 相似文献
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