作者：吕岩; 房立清; 赵玉龙; 齐子元相关向量机决策策略核参数优化分类模型
摘要：针对传统多分类相关向量机（relevancevectormachine,RVM）采用“最大票数赢（MVW）”决策策略的不足,为了提升相关向量机的多分类能力,首先改进了RVM的多分类决策策略,并利用具有Lévy飞行特征的果蝇算法（LFOA）对RVM核参数进行寻优,建立了LFOA-RVM分类模型。在适应度函数的评判下,果蝇种群经过多次迭代对指定范围内的核参数进行全局搜索寻优,完成模型建立。四组UCI标准数据集的MATLAB仿真实验结果表明,改进后的多分类决策策略和优化方法有效、可靠,能够提升RVM的分类能力;进一步将此模型应用于液压泵故障诊断,同样取得了较好的分类效果,验证了分类模型的有效性。
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