《表4 故障类型预测结果：结合马田系统-SVM的滚动轴承故障模式分类研究》

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《结合马田系统-SVM的滚动轴承故障模式分类研究》

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当对故障类型进行分类时，图4刻画了在测试时PSO寻优的过程，红色线代表每次迭代的最佳适应度的情况，当迭代到第23次时最佳适应度达到98.50%，之后就不再变化；蓝色线代表每次迭代的平均适应度的情况，分布在90%和97.75%之间，平均值为94.175%。通过寻优的过程得到了最佳的参数组合，即惩罚因子C为24.56，RBF核函数参数σ为5.58。所以，将400个测试集样本输入PSO优化的SVM模型，分类准确率达到98.50%(394/400），具体分类结果如表4所示。