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为了对液体火箭动力系统的故障进行诊断,提出了一种基于松鼠搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。将支持向量机的两个重要参数惩罚因子和核函数参数作为松鼠位置矢量,由输出的最佳参数构成SSA-SVM预测模型。实验选取某液体火箭动力系统的846组数据进行诊断。结果表明,对于168组测试样本集,诊断预测错误为4个,测试集分类错误率较低。  相似文献   
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