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J-GLOBAL ID:201702219543918105   整理番号:17A0368730

二重連鎖量子遺伝的アルゴリズムとその応用に基づく改良型SVM分類器アナログ回路診断【Powered by NICT】

An improved SVM classifier based on double chains quantum genetic algorithm and its application in analogue circuit diagnosis
著者 (4件):
資料名:
巻: 211  ページ: 202-211  発行年: 2016年 
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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サポートベクトルマシン(SVM)分類器は,アナログ回路診断に広く用いられている。しかし,動径基底関数(RBF)を用いたSVM分類器のペナルティパラメータCおよびカーネルパラメータγは分類性能に重大な影響を及ぼす。Cとγを最適化するために提案した二重鎖量子遺伝的アルゴリズム(DCQGA)に基づく方法。DCQGAでは,各染色体は二遺伝子鎖を,遺伝子鎖の各々は最適解,探索プロセスを加速し,大域解の発見を助けることができるを示した。その後,最適パラメータCとγはDCQGAによるパラメータ探索プロセスを最適化することにより得られた。UCI機械学習リポジトリからの虹彩とワインと命名した二種の一般的なデータセットを提示したSVM分類器の性能を試験した。このシミュレーション結果は,群集の最良の適合と提案したDCQGA SVMの分類精度はパーティクルスワーム最適化に基づくSVM(PSO SVM),量子遺伝的アルゴリズムに基づくSVM(QGA SVM)とグリッド探索法(GS SVM)に基づく分類器のそれよりも高いことを示した。最後に,提案したDCQGA SVMはアナログ回路診断,Sallen-Key帯域通過フィルタ回路に適用し,試験(CUT)回路として選択した四演算増幅器バイカッド高域通過フィルタ。ウェーブレットパケット解析は分類前に故障特徴を抽出するために行った。実験結果はDCQGA SVMにより選択されたSVMパラメータは,本論文で紹介された他の方法よりも高い診断精度に寄与することを示す。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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ニューロコンピュータ  ,  人工知能 

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