10.3969/j.issn.1007-080x.2013.07.017
粒子群支持向量机在煤矿顶板故障诊断中的应用
利用粒子群算法和遗传算法分别对支持向量机的惩罚因子C和核参数σ进行优化.仿真结果表明,粒子群算法具有全局寻优、运算量小和操作简便等特点,其搜索最优解的速度快于遗传算法的速度.将粒子群算法和支持向量机结合起来,提出了一种粒子群支持向量机分类器,并通过在煤矿顶板状态分类检测中的应用,验证了此粒子群支持向量机分类器具有高效的分类能力.
支持向量机、粒子群算法、煤矿顶板故障、遗传算法、分类器
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TP3;TP1
黑龙江省2012年研究生创新科研项目YJSCX2012-324HLJ
2013-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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