为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响,提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC-SVM:Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic混沌映射...为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响,提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC-SVM:Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略,对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI标准数据集实验证明,CABC具有较强的局部和全局搜索能力,其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点,从而获取更高的分类准确率,并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中,采用小波相对能量作为特征输入支持向量机,分类准确率达到99.4%,验证了该方法的可行性和有效性。展开更多
SCADA(Supervisory control and Data Acquisition)系统,即数据采集与监督控制系统,主要是以计算机、网络及自动化为基础的高级控制调度管理系统[1]。本文主要介绍了SCADA系统在油田储气库的应用,分析其存在的安全管理风险并提出问题应...SCADA(Supervisory control and Data Acquisition)系统,即数据采集与监督控制系统,主要是以计算机、网络及自动化为基础的高级控制调度管理系统[1]。本文主要介绍了SCADA系统在油田储气库的应用,分析其存在的安全管理风险并提出问题应对发展策略。展开更多
文摘为克服支持向量机中模型参数的随意选择对分类性能造成的不利影响,提出了基于混沌人工蜂群算法的支持向量机(CABC-SVM:Chaotic Artificial Bee Colony algorithm of Support Vector Machine)参数优化方法。该方法采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略,对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化时以分类准确率作为适应度函数。通过UCI标准数据集实验证明,CABC具有较强的局部和全局搜索能力,其优化的支持向量机可在很大程度上克服局部极值点,从而获取更高的分类准确率,并有效缩短了搜索时间。将该方法应用于实际齿轮故障诊断中,采用小波相对能量作为特征输入支持向量机,分类准确率达到99.4%,验证了该方法的可行性和有效性。
