摘 要：支持向量機是柴油機進行故障診斷的重要工具，然而其核函數參數和懲罰因子的不同取值會影響到分類結果正確率。針對這一問題，提出利用改進人工蜂群算法對支持向量機相關參數進行選擇優化，在該方法中，將參數作為食物源，而分類正確率作為適應度函數。接著，通過對1個UCI數據集進行分類測試測試，證明了該改進方法的優越性：既繼承了傳統方法的優點又減少了收斂時間。最后將其用于柴油機故障診斷實驗，進一步證明了該方法不僅能夠獲得較高的故障分類正確率，而且與傳統人工蜂群算法相比，能夠有效降低運行時間。
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