基于免疫优势克隆文化算法的故障诊断方法及其在TE过程中的应用

摘要

免疫优势克隆选择算法是一种新型的免疫算法,具有较强的局部和全局搜索能力.将其与文化算法结合,提出一种新型的免疫优势克隆文化算法,它可以更好地利用先验知识指导种群进化;并设计了新的动态接受函数来促进文化算法内部知识更新,提高算法的搜索能力.将该算法用于支持向量分类器的核参数优化中,构造性能良好的分类器,并将其用于Wine dataset的数据分类和化工TE过程的故障诊断中,实验结果表明,该算法能够准确地对SVM的核函数参数进行寻优,提高了故障诊断的准确性,具有应用推广价值.