来源:《报刊荟萃》2018年第05期 作者:杨苏娟;
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基于组合核CPSO-LSSVM模拟电路故障诊断

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故障模式识别是模拟电路故障诊断中非常重要的一环,最开始运用最为广泛的分类器是支持向量机与神经网络,但随着模拟电路的复杂度越来越高,这两种分类器的缺点也变得越来越明显,不能满足人们的需求,为此,研究出性能更优、诊断效率更高的分类模型变得迫在眉睫。本文将介绍使用最小二乘支持向量机作为分类器对模拟电路进行故障模式识别,并选用组合核函数作为分类器的核函数,对于最小二乘支持向量机系数的优化选取,将采用混沌粒子群算法,在粒子群算法中加入混沌理论,增加种群的多样性和粒子搜索的遍历性,避免陷入局部最优解,加快全局收敛,得到最优系数。(本文共计1页)       [继续阅读本文]

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报刊荟萃杂志2018年第05期
报刊荟萃
主办:陕西日报社
出版:报刊荟萃杂志编辑部
出版周期:月刊
出版地:陕西省西安市

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