Intelligent fault diagnosis of rotating machinery using support vector machine with ant colony algorithm for synchronous feature selection and parameter optimization
The failure of rotating machinery can result in fatal damage and economic loss since rotating machinery plays an important role in the modern manufacturing industry. The development of a reliable and efficient intelligent fault diagnosis approach is an ongoing attempt. Support vector machine (SVM) i...
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| Veröffentlicht in: | Neurocomputing (Amsterdam) Jg. 167; S. 260 - 279 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Elsevier B.V
01.11.2015
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 0925-2312, 1872-8286 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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