【摘 要】
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为克服支持向量机算法对噪声点和异常点的敏感性,采用清晰集合构造模糊集合法确定隶属度,采用混沌遗传算法优化参数的模糊最小二乘支持向量机分类器（FLS-SVMBCGA）,并用著名的Ri
【机 构】
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华南理工大学自动化科学与工程学院,惠州学院电子科学系
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为克服支持向量机算法对噪声点和异常点的敏感性,采用清晰集合构造模糊集合法确定隶属度,采用混沌遗传算法优化参数的模糊最小二乘支持向量机分类器（FLS-SVMBCGA）,并用著名的Ripley数据集、MONK数据集和PIMA数据集进行了数值实验,对油气输送管道的TPD检测信号进行了诊断.结果表明,FLS-SVMBCGA分类器能有效提高带噪声点和异常点数据集分类的预测精度,对油气输送管道的TPD信号分类效果高于91.67%,可实现对油气输送管道TPD信号的准确诊断.
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