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　　只有正確選擇參數(shù)，才可以使SVM的分類得到比較好的效果。SVM佳參數(shù)選擇目前還沒有十分好的方法，一般可通過交叉試驗(yàn)進(jìn)行求解，但這種方法相當(dāng)費(fèi)時(shí)；在實(shí)踐中也可以采用網(wǎng)格搜索法來確定參數(shù)，但該方法需要人為確定參數(shù)的范圍、變化步長等因素，并且識(shí)別效果也不一定理想。為了克服上述缺陷，避免參數(shù)選擇的盲目性，本文使用遺傳算法來實(shí)現(xiàn)SVM中的參數(shù)優(yōu)化。

　　遺傳算法GA是一種基于自然選擇和自然遺傳的全局優(yōu)化算法。用GA對多個(gè)體組成的群體進(jìn)行操作，通過GA可以使個(gè)體間的信息得以交換，這樣，群體中的個(gè)體一代一代地得以優(yōu)化，并逐步逼近優(yōu)解。

　　GA的3個(gè)主要算子分別為：（1）選擇。即根據(jù)每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值大小選擇，適應(yīng)度較高的個(gè)體被遺傳到下一代群體中的概率較大；適應(yīng)度較低的個(gè)體被遺傳到下一代群體中的概率較小。這樣就可以使群體中個(gè)體的適應(yīng)度值不斷接近優(yōu)解。

　　（2）交叉。又稱重組，是按較大的概率從群體中選擇兩個(gè)個(gè)體，交換兩個(gè)個(gè)體的某個(gè)或某些位。交叉算子產(chǎn)生子代，子代繼承了父代的基本特征。（3）變異。即以較小的概率對個(gè)體編碼串上的某個(gè)或某些位值進(jìn)行改變。

　　遺傳SVM遺傳SVM流程本文提出的遺傳SVM模型，采用GA來優(yōu)化SVM中的參數(shù)，具體過程如下：（1）系統(tǒng)初始化，包括參數(shù)和初始種群；（2）計(jì)算初始的目標(biāo)函數(shù)值；（3）判斷是否達(dá)到結(jié)束條件，若達(dá)到，則輸出結(jié)果，否則轉(zhuǎn)步驟（4）；（4）進(jìn)行適應(yīng)度值的計(jì)算、選擇、交叉和變異；（5）計(jì)算子代的目標(biāo)函數(shù)值，并重插子代到種群，轉(zhuǎn)入步驟（3）。

　　參數(shù)選擇本文采用真值編碼方法，這主要是因?yàn)檎嬷稻幋a適合于在較大空間遺傳搜索，并且改善了GA的計(jì)算復(fù)雜性，提高了運(yùn)算效率。因?yàn)橐獌?yōu)化兩個(gè)參數(shù)C和σ，所以建立了一個(gè)具有40個(gè)個(gè)體，每個(gè)個(gè)體有2個(gè)變量的隨機(jī)種群作為原始種群。為了避免SVM的過學(xué)習(xí)現(xiàn)象，將訓(xùn)練樣本劃分為正式訓(xùn)練和輔助訓(xùn)練樣本，目標(biāo)函數(shù)為正式訓(xùn)練樣本集與輔助訓(xùn)練樣本集的正判率之和。

　　在遺傳搜索的初始階段，正式和輔助訓(xùn)練樣本集的正判率會(huì)同時(shí)增加；隨著搜索的進(jìn)行，正式訓(xùn)練樣本集正判率的增加會(huì)變慢；當(dāng)正式訓(xùn)練樣本集的正判率進(jìn)一步提高，輔助訓(xùn)練樣本集的正判率減小時(shí)，就要停止遺傳搜索<7>.

　　結(jié)語SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論，有較好的泛化能力，在故障診斷領(lǐng)域得到了越來越多的應(yīng)用。本文使用遺傳SVM進(jìn)行變壓器的故障診斷研究，用GA實(shí)現(xiàn)了SVM中參數(shù)的優(yōu)化，該優(yōu)化方法能快速準(zhǔn)確地在大范圍內(nèi)找到優(yōu)化值，并進(jìn)一步應(yīng)用到基于油中溶解氣體的變壓器故障診斷中。實(shí)例分析表明了本文算法的有效性以及相比其他方法的優(yōu)越性。