汽轮发电机组故障诊断GA—SVM模型方法的研究

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摘要：基于结构风险最小化[1]的支持向量机是一种新的机器学习方法,具有适应小样本学习和提高学习机泛化性能的优点,详细介绍了将其应用于汽轮发电机组的故障诊断的研究结果,包括结合遗传算法进行模型参数的优化选择,建立联合模型,通过对现场采集的故障样本进行的分类试验,并同BP神经网络方法进行了比较,结果显示本文所述方法具有较高的诊断准确率.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91877X/200501/11938351.html

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关键词：汽轮发电机 故障诊断 模型方法 发电机组 电机组 SVM模型 泛化性能 结构风险最小化 机器学习方法 支持向量机