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摘要
由于现代汽车技术的快速发展,使汽车整体性及可拆分性更苛刻,汽车故障诊断比较复杂且困难。提出依托粒子群算法优化层次支持向量机的故障诊断方法,这种方法故障测试时间较短,精确度更高。依托最大间隔距离原则对支持向量机模型进行优化处理,确保各节点的支持向量机具备最大分隔距离,从而减少误差累计,大大优化二叉树结构。通过桑塔纳汽车故障测试实例可知,研究提出的算法具有较高的精度,可以快速、高效率完成汽车故障检测及定位,泛化能力非常强,是一种值得推广使用的汽车故障诊断方法。
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由于现代汽车技术的快速发展,使汽车整体性及可拆分性更苛刻,汽车故障诊断比较复杂且困难。提出依托粒子群算法优化层次支持向量机的故障诊断方法,这种方法故障测试时间较短,精确度更高。依托最大间隔距离原则对支持向量机模型进行优化处理,确保各节点的支持向量机具备最大分隔距离,从而减少误差累计,大大优化二叉树结构。通过桑塔纳汽车故障测试实例可知,研究提出的算法具有较高的精度,可以快速、高效率完成汽车故障检测及定位,泛化能力非常强,是一种值得推广使用的汽车故障诊断方法。
