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基于改进AdaBoost算法的柴油机故障诊断研究
| 题名： | 基于改进AdaBoost算法的柴油机故障诊断研究 |
| 作者： | 尚前明;刘治江;曹玉佩;尹文龙 |
| 作者单位： | 武汉理工大学能源与动力工程学院 |
| 关键词： | 柴油机;AdaBoost;支持向量机;故障诊断 |
| 摘要： | 针对船舶柴油机故障诊断精度要求的不断提高，文中提出一种AdaBoost-PSOSVM组合多分类器故障诊断模型，该诊断模型将经过粒子群算法(particleswarmoptimization，PSO)优化的支持向量机(supportvectormachines，SVM)作为弱分类器，若干弱分类器基于集成学习AdaBoost算法形成强分类器。选用仿真故障数据集作为模型的训练集和测试集，测试结果表明:AdaBoost-PSOSVM模型相较PSO-SVM有更高的稳定性和识别精度。 |
| 期刊名称： | 武汉理工大学学报（交通科学与工程版） |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 264-269 |
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