基于Fisher判别准则的故障分类器核函数参数优化研究

摘要：

核函数选择及其参数优化对提高支持向量机分类性能是极其重要的.针对支持向量机故障分类器的核参数优化问题,讨论了以Fisher判别准则为目标函数的核函数参数优化的原理,提出了基于Fisher判别准则和固定步长优化算法相结合的核函数参数优化算法.依据该算法实现了故障分类器的核参数优化,并应用于转子试验台不平衡和不对中故障的分类器中.理论分析和实验结果表明,通过这种参数优化算法能够提高分类器的分类性能,并且具有算法简单、优化效率高等优点.

关键词：支持向量机、故障分类器、核函数、参数优化

所属期刊栏目：36

分类号：TH17;TP18

资助基金：江西省自然科学基金资助项目0650054;江西省教育厅科技发展计划资助项目赣教技字[2005]147号

在线出版日期：2009-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：189-191