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針對支持向量機（ support vector machine，swM）的分類性能受自身參數選擇影響較大的問題，提出了基于麻雀搜索算法（ sparrow search algorithm，SSA）優化SⅤM的故障診斷方法。利用麻雀搜索算法（SSA）對支持向量機的懲罰參數（C）與核參數（g）進行優化，并構建SSA-sVM滾動軸承故障診斷模型。結果表明：對于滾動軸承的常見故障， SSA-SVM診斷模型的測試正確率為96.67%，比傳統的遺傳算法（ genetic algorithm，GA）-SVM和粒子群算法（ particle swarm optimization，PSO）-SVM診斷模型分別提高3.34%和1.67%，且收斂速度更快，可有效應用于故障診斷。
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