MATLAB
实现基于
SSA-LSSVM
麻雀搜索算法（
SSA）结合最小二乘支持向量机（
LSSVM
）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着工业自动化和智能制造的快速发展，机械设备和复杂系统的可靠性成为生产效率和安全性的关键保障。设备故障不仅会导致生产中断，带来高昂的维修成本，还可能引发安全事故，严重影响企业的经济效益和社会声誉。因此，如何准确、快速地实现设备故障的诊断和分类，成为智能维护领域亟待解决的核心问题。传统的故障诊断方法依赖于人工经验和简单的信号处理技术，难以应对现代复杂系统中的非线性、多变工况和海量数据特点。近年来，基于机器学习和智能优化算法的故障诊断技术迅速崛起，极大提升了故障预测的准确性和自动化水平。
在众多机器学习模型中，最小二乘支持向量机（LSSVM）因其优化目标函数为二次型，能够通过解线性方程组快速得到分类决策函数，具备较高的计算效率和良好的泛化能力，成为故障诊断的理想选择。然而，LSSVM的性能在很大程度上依赖于其核函数参数和正则化参数的合 ...