[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于SSA-GAF-LSSVM麻雀搜索算法（SSA）结合格拉姆角场（GAF）和最小二乘支持向量机（LSSVM）进行故障诊断分类预测 [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-9-16 08:37:54 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
SSA-GAF-LSSVM
麻雀搜索算法（
SSA）结合格拉姆角场（
GAF）和最小二乘支持向量机（
LSSVM
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着工业自动化和智能制造的快速发展，设备的稳定运行和故障诊断成为保障生产效率和安全的重要环节。机械设备尤其是旋转机械，其运行状态复杂多变，容易受到磨损、疲劳等因素的影响，从而导致故障发生。传统的故障诊断方法多依赖于经验和人工检测，效率低且准确率有限，难以满足现代工业对实时性和高精度诊断的需求。为了提高诊断的准确性和自动化水平，基于数据驱动的智能故障诊断技术应运而生。
近年来，随着传感器技术和数据采集能力的提升，海量的设备运行数据得以获取，这为智能诊断提供了丰富的信息基础。将信号处理与机器学习相结合，尤其是深度学习、支持向量机（SVM）等方法，已经成为故障诊断领域的研究热点。支持向量机由于其良好的泛化能力和处理小样本高维数据的优势，被广泛应用于机械故障分类中。最小二乘支持向量机（LSSVM）作为SVM ...