混沌策略和非线性收敛因子的核参数寻优算法

作者：问轲; 林晶; 张学昌^*; 刘永跃

来源：机械科学与技术, 2023, 42(09): 1490-1501.

DOI：10.13433/j.cnki.1003-8728.20220097

• 灰狼优化算法
• Fuch映射
• 收敛因子
• 支持向量机
• 缺陷分类

为有效地解决SVM核参数寻优问题，提出了一种基于Fuch混沌策略协同非线性收敛因子的灰狼优化算法(FGWO)。在算法的3个阶段分别引入Fuch混沌反向学习策略、动态非线性控制参数、双权重因子策略和胜劣汰选择策略，为平衡全局探索和局部开发性能提供了新机制，增强了算法的收敛速度和收敛精度；以FGWO为新策略，构建一种FGWO-SVM分类模型，实现铝铸件表面缺陷识别。为验证算法的性能，引入10个标准测试函数，采用本文FGWO与其他算法相比较。结果表明，FGWO可以有效地解决函数优化问题；将FGWO-SVM模型应用于缺陷识别问题上，该模型对缺陷类型的平均识别率为96.6%，优于其他分类器。

• 单位
  宁波合力模具科技股份有限公司; 哈尔滨商业大学