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雷达卡
MATLAB
实现基于
SSA-CNN-LSSVM
麻雀搜索算法（
SSA）优化卷积神经网络（
CNN）结合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
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随着工业自动化和智能制造的快速发展，设备的健康状态监测与故障诊断变得尤为重要。现代工业设备通常包含大量复杂机械结构，运行过程中不可避免地会出现各种故障，若不能及时检测和预警，可能导致生产停滞、经济损失甚至安全事故。传统的故障诊断方法多依赖于经验和手工设定的特征提取规则，存在人工成本高、适应性差和准确率不高的问题。随着人工智能和机器学习技术的发展，基于数据驱动的故障诊断方法成为研究热点，尤其是深度学习和支持向量机等技术在故障诊断领域展现了强大的性能。
卷积神经网络（CNN）作为深度学习的重要分支，因其在图像处理和时序数据分析上的优越性能，逐渐被引入到机械设备故障诊断中。CNN能够自动提取多层次的特征，避免了传统特征工程的复杂过程，提升了故障诊断的精度。然而，单纯的CNN模型在面对复杂工况时，可能会 ...
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