基于最小二乘支持向量机的模式识别

资 源 简 介

基于最小二乘支持向量机的模式识别

详 情 说 明

最小二乘支持向量机（LS-SVM）是传统支持向量机的一种改进算法，在模式识别领域具有广泛应用。该方法通过将不等式约束转化为等式约束，并用最小二乘损失函数代替传统损失函数，使求解过程简化为线性方程组求解问题，显著提高了计算效率。

在滚动轴承故障诊断场景中，LS-SVM通过分析振动信号的能量百分比和峭度系数这两个关键特征来实现模式识别。能量百分比反映信号在不同频段的能量分布特征，而峭度系数则表征信号的冲击特性，两者结合能够有效捕捉轴承的健康状态特征。

该方法相比传统SVM具有更快的训练速度，且对参数选择不敏感，特别适合工业设备监测这种需要快速响应的应用场景。通过优化核函数选择和正则化参数，可以进一步提高分类准确率。这种基于统计特征和机器学习的方法，为机械故障诊断提供了可靠的智能化解决方案。