基于相关向量机模型的腐蚀声发射信号识别

相关向量机(RVM)模型的分类性能与其核函数参数的选择有密切关系。本文分别利用人工蜂群算法(ABC)、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)寻找相关向量机模型的最优参数,对几种方法的寻优性能进行了对比。采用基于二叉树结构的一对多扩展方法,对二分类相关向量机模型进行了扩展,建立了四分类模型。基于该分类模型对罐底腐蚀声发射信号进行识别,将声发射特征参数和频域参数作为模型的输入参数,获得了较好的识别结果。