| 遗传算法优化支持向量机的道岔控制电路故障诊断 |
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| 引用本文： | 杨阳,陶彩霞,张睿兴.遗传算法优化支持向量机的道岔控制电路故障诊断[J].计算机测量与控制,2013(1):48-50. |
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| 作者姓名： | 杨阳 陶彩霞 张睿兴 |
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| 作者单位： | 兰州交通大学自动化与电气工程学院 |
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| 基金项目： | 甘肃省科技计划资助项目(1112RJZA043) |
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| 摘 要： | 针对目前我国道岔控制电路故障后难以快速准确诊断的现状,采用遗传算法优化支持向量机的参数从而完成对道岔控制电路的故障诊断;特别是采用遗传算法对参数C,g寻优后的SVM显著提高了道岔控制电路故障诊断的准确率。仿真结果表明在相同样本测试条件下,该方法与普通SVM、BP(Back propagation)神经网络和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相比,有较高的分类准确率;从而验证了该方法在道岔控制电路故障诊断的可行性。
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| 关 键 词： | 遗传算法 支持向量机 道岔控制电路 故障诊断 |
Fault Diagnosis of Switch Control Circuit Using Support Vector Machine Optimized by Genetic Algorithm |
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| Yang Yang,Tao Caixia,Zhang Ruixing.Fault Diagnosis of Switch Control Circuit Using Support Vector Machine Optimized by Genetic Algorithm[J].Computer Measurement & Control,2013(1):48-50. |
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| Authors: | Yang Yang Tao Caixia Zhang Ruixing |
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| Affiliation: | (Department of Automation and Electrical Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China) |
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