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雷达卡
Python
实现基于
BWO-KELM
白鲸优化算法（
BWO）优化核极限学习机（
KELM
）进行故障诊断的详细项目实例
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随着现代工业自动化水平的不断提升，设备的可靠性和安全性变得尤为关键。故障诊断技术作为保障工业设备正常运行的重要手段，能够在故障发生早期及时检测并定位异常，避免生产停滞和安全事故的发生。传统故障诊断方法依赖于专家经验和复杂的物理建模，存在适用范围有限、适应性差等不足，难以应对复杂多变的工业环境。近年来，机器学习技术，特别是基于核极限学习机（KELM）等算法，因其快速训练和良好泛化性能，在故障诊断领域表现出广阔的应用前景。然而，KELM的性能在很大程度上取决于其核参数和正则化参数的选取，不合理的参数会导致模型过拟合或欠拟合，影响诊断准确率。为此，利用智能优化算法对KELM的关键参数进行优化成为提升故障诊断系统性能的重要方向。
白鲸优化算法（BWO）是一种新兴的群智能优化算法，模仿白鲸捕食行为，具有较强的全局搜索能力和避免陷入局部最优的优势。将BWO应用 ...
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