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题名基于PSO和网格优化结合的SVM算法癌症分类研究
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作者
汪颖
王琳
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机构
大连交通大学理学院
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出处
《兰州文理学院学报(自然科学版)》
2026年第1期56-61,共6页
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文摘
针对乳腺癌良性与恶性的鉴别,提出一种融合粒子群优化与网格搜索的支持向量机模型(GPSO-SVM).该方法先通过网格搜索初步确定粒子群优化的超参数范围,并在粒子群优化迭代过程中阶段性引入网格搜索.联合完成对支持向量机超参数的优化,有效结合了网格搜索的全局搜索能力与粒子群算法的局部精细寻优优势,提高了参数寻优的效率与准确性.实验结果显示,GPSO-SVM模型在4种不同乳腺癌数据集上的五折交叉验证准确率分别达到98.60%、97.00%、90.52%和88.89%,优于其他寻优方法.
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关键词
癌症分类
网格搜索
gpso-svm
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Keywords
cancer classification
grid search
gpso-svm
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分类号
TP302.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于LMD边际谱能量熵的高压断路器机械故障诊断
被引量：4
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作者
王国东
马莉
李科云
万钧
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机构
国网宁夏电力有限公司超高压公司
国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
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出处
《仪器仪表与分析监测》
CAS
2024年第1期17-22,共6页
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文摘
断路器分合闸振动信号蕴含着丰富的机械特征信息,为准确提取其特征,提出一种基于LMD边际谱能量熵与GPSO算法相结合的高压断路器机械故障诊断方法。首先将原始振动信号进行小波软阈值去噪处理,然后将去噪后的信号利用LMD进行分解,获取若干反映断路器操动过程中机械状态信息的PF分量;然后依据各PF分量与原始信号相关性确定包含主要状态信息的PF分量,并将前3阶分量进行希尔伯特变换(Hilbert变换),求取其边际谱能量熵作为特征向量;最后将特征向量输入到GPSO-SVM分类器,实现断路器机械故障诊断。实验结果表明:LMD边际谱能量熵能准确反映断路器机械故障特征,GPSO-SVM可有效辨识断路器机械故障。
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关键词
高压断路器
LMD
HILBERT变换
边际谱能量熵
gpso-svm
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分类号
TM561
[电气工程—电器]
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