为了提高支持向量机网络SVM进行模拟电路诊断的准确率, 提出了一种基于粒子群PSO算法和支持向量机的诊断方法。该方法首先对被测电路的响应信号进行多小波变换, 通过归一化处理得到分类能力强的最优故障特征; 然后用粒子群算法优化支持向量机的结构参数, 实现对不同故障模式分类识别。仿真结果表明, 此方法能有效提高模拟电路故障诊断准确率。
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