《表2 基于GAGA-MKSVM故障诊断模型测试结果》

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《基于GACA-MKSVM的齿轮箱故障诊断》

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经遗传蚁群算法优化得到的5种故障模式的支持向量机（MKSVMl-MKSVM5）参数。然后，得到对应的5类故障的支持向量机故障诊断分类器模型，随机选取5组测试样本，分别为a1=（0.001，0.042，0.058，0.057，0.099，0.011，0.143，0.051），a2=（0.946，1，0.512，0.598，0.751，0.438，0.974，0.979），a3=（0.102，0.029，0.040，0.126，0.202，0.956，0.401，0.099），a4=（1，0.867，0.496，0.434，0.674，0.460，0.911，0.892），a5=（0.002，0.038，0.060，0.051，0.011，0.176，0.002，0.003）输入故障诊断分类器模型进行故障模式识别。输入数据维数为8维，诊断结果见表2。