《表1 测试结果：改进灰狼优化模糊核聚类在风电齿轮箱故障诊断中的应用》

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《改进灰狼优化模糊核聚类在风电齿轮箱故障诊断中的应用》

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参数设置：LGWO与传统GWO算法的种群规模均为30，最大迭代次数为500。另外，选取常用的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）作对比，保持一致的种群规模和最大迭代次数，设置惯性权重从0.9线性递减至0.4，学习因子c1=c2=2。测试结果如图1和表1所示。