《表1 四种算法分类识别准确率》

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《基于改进粒子群优化SVM的轴承故障识别研究》

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从160组各种轴承故障状态数据中，随机抽取80组作为训练样本，余下80组作为测试样本。其中的测试样本数据，按每组40个样本分为2组。接着将训练样本输入改进粒子群优化SVM的算法中进行训练，得到训练好的SVM模型，然后输入2组测试数据，得到轴承预测结果的准确率。将预测结果分别与基于遗传神经网络方法、基于果蝇优化方法以及基本粒子群方法的预测结果进行比较，得到的结果如表1所示。